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不确定数据流上的概率反轮廓查询处理被引量：5: 2011年; 反轮廓查询在制定有效的市场决策方面具有重要的作用,随着数据流特征和不确定性的表现日益明显,不确定数据流上概率反轮廓查询已经成为一个新的研究课题.为了高效解决不确定数据流上概率反轮廓查询问题,首先,通过对实际应用需求进行分析,提出了不确定数据流上概率反轮廓查询的定义,并根据相关概念,提出了不确定数据流上概率反轮廓查询的索引模型;其次,通过对不确定数据流上概率反轮廓的性质进行深入分析,提出了一种新颖高效的基于R-tree的不确定数据流上概率反轮廓查询算法RT2RS,该算法运用了高效的剪枝策略,避免了大量的无效运算;最后,通过大量的仿真实验对RT2RS性能进行了验证.实验结果表明,RT2RS是解决不确定数据流上概率反轮廓查询的有效方法,大大减少了不确定数据流上概率反轮廓查询的运行时间,能够满足实际应用需求.; 白梅信俊昌东韩王国仁; 关键词：不确定性数据流 R-树

一个通用最优的动态网络构建框架: 2011年; 覆盖网络的拓扑特性对P2P系统的性能至关重要.现有的覆盖网络大多基于静态互联网络,因为互联网络在静态环境下表现出良好的拓扑特性.Moore下界给出这些静态网络的直径和结点度数的最佳折中理论值,但由于动态变化的网络,Moore下界不适合现存P2P系统.为此,该文根据现有P2P系统的特点,给出在高度动态环境下新的网络直径和路由平均距离的下界.现有系统的路由性能不能超越此下界,因为它们不能很好地适应高度动态的网络——这一P2P系统最重要的特点.另外已被提出的覆盖网络都针对其相应静态结构有不同的维护机制,并没有统一的构建方法.为解决上述问题,该文提出了动态Trie树结构这一通用框架,任何静态互联网络都可以基于该框架构造出新的P2P系统,同时此通用框架又包含了一系列最优的设计策略.根据该构造方法,文章采用deBruijn和Butterfly图构建出两个新P2P系统,并且它们的性能可以超越文中给出的下界.经少许修改,构建deBruijn和Butterfly的方法也可应用到其它互联网络如Hypercube、Kautz、Shuffle-exchange和CCC等.; 袁野王国仁郭得科; 关键词：P2P 互联网络下界动态网络路由

基于滑动窗口的Top-K概率频繁项查询算法研究被引量：6: 2012年; 频繁项查询在网络监控、网络入侵检测、关联规则挖掘等方面是一项非常重要的技术.该技术在静态的不确定数据中已经得到了深入的研究.但随着数据流特征和不确定性表现的日益明显,在不确定数据流环境下的查询已经成为一项新的研究课题.因此基于数据流普遍采用的滑动窗口模型,提出了一种高效的概率Top-K频繁项查询算法sTopK-UFI.该算法避免了每次窗口更新都重新计算查询答案,而是利用现有的计算结果进行增量更新,从而减少查询代价.另外,该算法基于窗口中的现有数据对未来可能成为频繁项的元素进行预测,并利用泊松分布计算元素成为频繁项的概率上下界,提出相应的过滤策略,可以显著减少检测数据的数量,提高查询效率.实验结果表明,所提出算法可以有效地减少候选集、降低搜索空间、改善在不确定数据流上的查询性能.; 王爽王国仁; 关键词：频繁项不确定数据数据流

P2P环境下面向不确定数据的Top-k查询被引量：6: 2011年; 分布式环境中的top-k查询已经有了广泛的研究.由于仪器不精确和网络延时等原因,大多数分布式数据都存在不确定性.文中基于水平分布在P2P网络中的不确定数据提出了一个有效的top-k查询处理方法.首先利用Quad-tree构建一个分布式的不确定数据的索引,并基于索引提出了一个空间剪枝算法.然后,根据局部top-k概率与全局top-k概率之间的关系提出不确定数据成为top-k概率的上界,根据top-k概率与skyline概率之间的关系提出不确定数据成为top-k概率的下界,通过两种概率剪枝算法来减少top-k查询在网络中的传输和计算代价,并且进一步减少候选集大小.最后文中采用采样的方法来计算候选集的top-k概率以确定最终的top-k查询结果.大量的实验验证了算法的有效性.; 孙永佼袁野王国仁; 关键词：TOP-K查询 P2P 不确定数据

无线传感器网络中Skyline节点连续查询算法被引量：4: 2012年; 作为多目标决策的重要手段之一,Skyline节点查询在传感器网络应用中发挥着非常重要的作用.文中深入地分析了Skyline节点查询的性质,提出了基于过滤的Skyline节点连续查询算法(FIlter based Skyline moniToringalgorithm,FIST).FIST算法共包括自底向上、自顶向下和混合3种过滤方式,均通过在传感器节点设置本地或全局过滤器来避免不必要的数据传输,进而节约传感器节点的能量.自底向上过滤方式通过缓存先前Skyline结果作为本地过滤器来避免数据重复传输,而自顶向下过滤则通过设置超立方体作为全局过滤器来避免数据反复更新.由于两者各有利弊,因而提出了混合过滤方式,通过为节点选择合适的过滤器来扬长避短.大量仿真实验的结果表明,FIST算法能有效地减少Skyline节点连续查询过程中传感器节点的通信代价,进而降低传感器网络的能量消耗.; 信俊昌王国仁; 关键词：无线传感器网络

一种ρ-支配轮廓查询的高效处理算法被引量：5: 2011年; 近年来,作为重要的多目标决策手段的轮廓查询逐渐得到学术界的重视,相继提出了基于不同支配关系的多种轮廓变体查询.首先,通过对实际应用需求进行分析,提出了基于元组对应数值间比例值大小的ρ-支配关系的定义,进而提出了ρ-支配轮廓查询的概念.其次,对ρ-支配轮廓的基本性质进行了细致而深入的分析,在此基础上,提出了基于分支定界的ρ-支配轮廓查询算法(Branch and Boundρ-Dominant Skyline Algorithm,BBDS),避免了对R-树索引的多次访问,从而提高了ρ-支配轮廓查询的执行效率.最后,通过大量的仿真实验对ρ-支配轮廓查询的语义进行分析,并对BBDS算法的性能进行验证.实验结果表明,ρ-支配轮廓查询是轮廓查询语义的扩展和补充,而提出的BBDS算法则是求解ρ-支配轮廓查询的高效算法.; 信俊昌白梅东韩王国仁; 关键词：轮廓查询

面向不确定感知数据的频繁项查询算法被引量：8: 2013年; 随着计算机网络技术的快速发展,无线传感器网络产生了大量的感知数据流.同时,传感器自身的特点使得感知数据具有不确定的特征,因此需要对传感器网络中不确定感知数据流处理技术进行研究.在传感器网络中,频繁项查询在环境监控和关联规则挖掘等方面具有重要意义.文中首先提出了基本算法,用以连续维护传感器网络中的概率阈值频繁项查询结果.针对基本算法需要维护所有元素的问题,又提出了一种优化算法,算法在两方面进行了优化:(1)设计了一种通过预测元素概率上界的方法进行候选集的构造,仅维护必要信息从而提高查询效率;(2)设计了一种新的cp-list结构,可以压缩不同窗口候选集中的重复元素,降低存储开销.实验结果表明文中提出的算法可以减少连续维护传感器网络中频繁项查询的计算代价和存储空间.; 王爽王国仁; 关键词：无线传感器网络不确定数据流频繁项物联网

基于Map-Reduce的海量数据高效Skyline查询处理被引量：46: 2011年; Skyline查询已成为现今数据库和信息检索领域的研究热点之一,伴随着人类可以采集和利用的数据信息的急剧增长,使得如何处理海量数据的Skyline查询成为急需解决的问题.近年来兴起的Map-Reduce编程框架能够有效地处理基于海量数据的应用,该文既是研究如何运用Map-Reduce编程框架解决海量数据的Skyline查询问题.在Map-Reduce框架下处理Skyline查询的直接方法是扫描整个数据集进而得到查询结果,但是在海量数据Skyline查询问题中,查询结果的数量远小于原始数据集的数据量,对此该文提出了一系列的Skyline查询算法及优化,有效地过滤掉部分不能成为Skyline查询结果的数据对象,大幅度提高了在Map-Reduce框架下处理Skyline查询的效率.大量运行在Hadoop平台上的实验验证了该文所提出的Skyline查询处理算法具有良好的有效性、准确性和可用性.; 丁琳琳信俊昌王国仁黄山; 关键词：SKYLINE查询 MAP-REDUCE 海量数据 HADOOP

二分类图上的非冗余协同图模式挖掘算法: 2015年; 图模式广泛应用于构建高效图分类模型的特征空间识别.协同图模式是一种内部节点高度相关的图结构,与普通图模式相比,协同图模式具有更高的区分能力,从而更加适用于分类模型的特征选择.文中研究了从二分类图中挖掘非冗余协同图模式的问题,通过限制协同图模式的区分能力远远高于其所有子图模式的非冗余性质,大幅度减少了挖掘结果的数量,同时保留了具有强区分能力的协同图模式.由于协同图模式理论上必须检测其所有子图是否满足约束条件,挖掘它们非常具有计算挑战性.基于非冗余协同图模式的多种特性,提出相对应的削减规则;通过对区分能力的边界估计,提出两个快速检测非冗余协同图模式方法,在此基础上给出了一种高效的深度优先挖掘算法GINS.大量真实与合成数据集上的实验结果表明,GINS算法明显优于其他两个代表性算法,作为图分类模型的分类特征时,非冗余协同图模式获得了较高的分类精度.; 王章辉赵宇海王国仁李源; 关键词：分类器

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国家杰出青年科学基金(61025007)

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