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基于GLR的动态位置管理方法: 2010年; 为平衡位置更新代价和寻呼代价,结合网关位置寄存器的三层数据库结构,设计一种基于移动域的动态位置管理方法。根据移动速度和呼叫到达率调整移动域大小,降低位置管理总开销。根据呼叫移动比选择寻呼策略,优化位置管理性能。仿真结果表明,采用该方法可以获得最优移动阈值。; 陈亚娟孟宪明金远平; 关键词：位置管理寻呼

一种基于可排序视图的RDF模式匹配算法被引量：2: 2016年; 随着语义网络中数据量的激增,在RDF数据集中高效查询数据已成为一个亟待解决的问题。传统的基于物化视图的RDF模式匹配方法虽然能降低表的自连接操作次数,加快查询模式重写过程,但在视图集中检索模式匹配的视图等价于子图同构这一NP-hard问题。为了减小查询模式重写代价,提高RDF模式匹配过程效率,引入可排序视图概念,设计包含映射发现算法contain及其扩展算法contain+,简化等长度模式间包含映射发现过程,同时保证模式间的匹配代价与输入数据的规模线性相关。此外,提出基于倒排表/Map Reduce检索候选可排序视图的方法,实现RDF模式重写算法rewrite,用以处理不同规模数据集上的模式匹配问题。理论分析及实验证明,基于可排序视图的RDF模式匹配算法能有效地兼顾算法效率及算法可扩展性。; 熊政王金明郑海雁李昆明徐立臻崇志宏; 关键词：倒排表 MAPREDUCE

基于本体的商品推荐方法被引量：6: 2012年; 文中主要针对目前大多数推荐系统所存在的冷启动问题和用户兴趣漂移问题提出基于本体的解决方案。该方案首先运用关联规则挖掘算法对已有的用户数据进行挖掘,生成规则库。接着利用推理机结合规则库和商品与客户本体进行推理,从推理结果中选择与当前用户所浏览的商品相比具有较高相似性的商品向用户推荐。该方案考虑到用户个性化的需求,帮助用户找到所需商品,从而将用户从浏览者转变为购买者,提高了用户的忠诚度,给企业带来效益。; 陆晓敏崇志宏陈国庆; 关键词：电子商务知识推荐系统本体

一种综合用户和项目因素的协同过滤推荐算法被引量：20: 2010年; 针对用户评分数据极端稀疏情况下传统协同过滤推荐算法的不足,提出了一种综合用户和项目因素的最近邻协同过滤推荐(HCFR)算法.该算法首先以一种改进的相似性度量方法(ISIM)为基础,根据当前评分数据的稀疏情况,动态调节相似度的计算值,真实地反映彼此之间的相似性.然后,在产生推荐时综合考虑用户和项目的影响因素,分别计算目标用户和目标项目的最近邻集合.最后,根据评分数据的稀疏情况,自适应地调节目标用户和目标项目的最近邻对最终推荐结果的影响权重,并给出推荐结果.实验结果表明,与传统的只基于用户或基于项目的推荐算法相比,HCFR算法在用户评分数据极端稀疏情况下仍能显著地提高推荐系统的推荐质量.; 黄裕洋金远平; 关键词：协同过滤推荐数据稀疏评分预测

一种基于加权规则的显著模式挖掘算法被引量：1: 2015年; 在频繁项集挖掘过程中会发现事务或关系数据集中项目具有不同的重要性,而一些经典的频繁模式挖掘算法仅考虑项目频数这一属性来进行挖掘操作。针对该问题为不同的项目添加不同权重,提出一个新的加权规则模型,定义一种特殊的模式即显著模式。构造一棵类似于FPTree树的、具有高度压缩存储特性的数据结构树——SPTree(Significant Pattern Tree),之后基于SPTree树提出一个新颖的挖掘显著模式的算法DMSP(Data Mining Significant Pattern)。实验结果验证DMSP算法能够高效地挖掘显著模式。该算法可以有效解决由于项目重要性各不相同而导致的问题,有利于发现更多有研究价值的信息。; 熊政王金明郑海雁李昆明徐立臻崇志宏

多维数值敏感属性隐私保护数据发布方法被引量：6: 2010年; 为避免多维数值敏感属性数据发布中的近似猜测攻击,基于分解思想提出了一种有效的数据发布方法(l-MNSA).首先通过按敏感属性值均匀间隔分组的方法,提出针对单维数值敏感属性的l-SNSA算法;然后提出最小距离的思想,通过将敏感属性统一化并按最小距离均匀间隔分组,提出适用于多维数值敏感属性的l-MNSA算法.与以往仅针对单敏感属性的发布算法相比,该算法同时能对多维敏感属性提供较好的保护.实验结果表明,采用l-MNSA算法发布的数据,其组内最小差异与l-SNSA算法针对各维属性分别发布的结果相比,平均降低10%左右,算法时间复杂度仍为O(nlgn).该算法可以较好地均衡发布数据的安全性和可用性,是有效可行的.; 刘腾腾倪巍伟崇志宏张勇; 关键词：隐私保护数值型数据数据发布

Min-wise hash function-based sampling over distributed data streams: 2009年; In order to avoid the redundant and inconsistent information in distributed data streams, a sampling method based on min-wise hash functions is designed and the practical semantics of the union of distributed data streams is defined. First, for each family of min-wise hash functions, the data with the minimum hash value are selected as local samples and the biased effect caused by frequent updates in a single data stream is filtered out. Secondly, for the same hash function, the sample with the minimum hash value is selected as the global sample and the local samples are combined at the center node to filter out the biased effect of duplicated updates. Finally, based on the obtained uniform samples, several aggregations on the defined semantics of the union of data streams are precisely estimated. The results of comparison tests on synthetic and real-life data streams demonstrate the effectiveness of this method.; 崇志宏倪巍伟徐立臻吕建华谢英豪; 关键词：AGGREGATION

一种基于余弦因子改进的混合聚类算法被引量：2: 2010年; 为了解决传统的K-means聚类算法全局优化性差,容易陷入局部最优的问题,用具有全局自适应优化特点的遗传算法与K-means算法结合来改善聚类效果.在此基础上提出了基于余弦因子改进的混合聚类算法(SGKM),在交叉和变异操作时用基因余弦因子(GCOS)进行个体控制,确保差的个体不会被引入下一代,并采用交叉和变异概率的自适应控制,结合了K-means算法的高效局部搜索和遗传算法的全局优化能力.实验结果表明,与其他基于K-means算法改进的聚类算法相比,SGKM算法能获得更小的簇内距和更大的簇间距,且数据对象的分类准确率有一定的提高.应用SGKM算法进行聚类不易受到不良个体的干扰,可以有效地改善聚类效果.; 黄裕洋金远平; 关键词：混合聚类遗传算法 K-MEANS算法

基于树分解结构的Top-k最短路径查询算法被引量：1: 2013年; 基于树分解原理及性质,本文运用启发式树分解方法将图转换为树结构,并对分解树进行预处理,在这些预存储的索引信息中查询Top-k最短路径。将树分解索引结构应用到Yen算法,通过解决树分解结构上的限制性路径查询,即Top-1最短路径查询,依次循环求解出Top-k最短路径查询。本算法并没有改变Yen算法最坏情况下的时间复杂度,而是通过分解树上的索引信息在分解树上递归查找,快速查找出最短路径。实验结果表明,基于树分解结构的Top-k最短路径查询算法比Yen算法的查询效率高,且存储索引信息在可接受范围内。; 崇昊旻陈合

标签集约束近似频繁模式的并行挖掘被引量：7: 2015年; 近似频繁模式衍生于频繁模式,综合了频繁项集与频繁子图的特点。针对该模式的研究集中在无标签图上,其应用场景主要为社交网络、语义网络、智能电网等。近似频繁模式挖掘过程同时涉及频繁项集挖掘和频繁子图挖掘,因此已有的处理频繁模式挖掘算法无法较好地解决近似频繁模式挖掘问题。基于近似频繁模式结构,将其拓展到带标签图中,引入标签集约束,并设计标签集约束近似频繁模式挖掘算法LCPP(Label-Constraint Proximity Pattern),该算法并行部署在Map Reduce计算模型中,弥补了开源p FP算法处理大规模数据时效率不高的缺点。实验结果验证了该算法的有效性和可扩展性,表明了LCPP算法是p FP算法的极佳补充。; 郑海雁王远方熊政李昆明崇志宏尹飞; 关键词：并行化

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国家自然科学基金(60973023)

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