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S,Fe,Cu掺杂改性SnO2异质结的制备及其光催化性能研究: 经济的发展往往伴随着日益严重的水污染问题，大量未使用的高色度染料、表面活性剂、微量金属等在废水中检测出来。这些废水对环境有着极大的破坏，各国研究人员都在寻找适当的处理方法，光催化技术因其稳定性好，二次污染小等优点被广泛研...; 王青; 关键词：掺杂改性光催化性能; 文献传递

大数据群体任务分配方法及装置: 本发明提供了一种大数据群体任务分配方法，应用于服务器，所述服务器包括用户信息数据库，所述方法包括：接收来自第一客户端发送的群体任务；将群体任务进行聚类得到群体任务中各个任务的主题领域；从用户信息数据库中提取用户信息并按群...; 谭良王青; 文献传递

一种除醛抗菌异质结光催化剂的制备方法及应用: 本发明公开了一种铁掺杂二氧化锡修饰氮化碳的制备方法，通过该方法制备了具有多孔层状异质结的复合材料，并公开了该材料在除醛、抗菌及苯酚和染料降解方面的应用方法。本发明以氯化亚锡，三氯化铁等为前驱体原料，综合创新了化学沉淀、球...; 杨春王青陈欣魏琳钰刘元圆; 文献传递

一种频繁项集获取方法及装置: 本发明实施例提供一种频繁项集获取方法及装置，所述方法包括：根据配置信息，将事务数据库划分成多个子数据库，每个所述子数据库对应一个处理模块；每个所述处理模块扫描对应的子数据库，根据预设第一过滤原则分别获取多个候选集合；将所...; 谭良王青

基于Spark的Apriori并行算法优化实现被引量：12: 2016年; 针对传统Apriori算法处理速度和计算资源的瓶颈,以及Hadoop平台上Map-Reduce计算框架不能处理节点失效、不能友好支持迭代计算以及不能基于内存计算等问题,提出了Spark下并行关联规则优化算法.该算法只需两次扫描事务数据库,并充分利用Spark内存计算的RDD存储项集.与传统Apriori算法相比,该算法扫描事务数据库的次数大大降低;与Hadoop下Apriori算法相比,该算法不仅简化计算,支持迭代,而且通过在内存中缓存中间结果减少I/O花销.实验结果表明,该算法可以提高关联规则算法在大数据规模下的挖掘效率.; 王青谭良杨显华; 关键词：并行化数据挖掘关联规则

大数据群体任务分配方法及装置: 本发明提供了一种大数据群体任务分配方法，应用于服务器，所述服务器包括用户信息数据库，所述方法包括：接收来自第一客户端发送的群体任务；将群体任务进行聚类得到群体任务中各个任务的主题领域；从用户信息数据库中提取用户信息并按群...; 谭良王青

一种频繁项集获取方法及装置: 本发明实施例提供一种频繁项集获取方法及装置，所述方法包括：根据配置信息，将事务数据库划分成多个子数据库，每个所述子数据库对应一个处理模块；每个所述处理模块扫描对应的子数据库，根据预设第一过滤原则分别获取多个候选集合；将所...; 谭良王青; 文献传递

大数据环境下群体计算任务分配和关联分析算法的优化研究: 随着大数据时代到来，数据规模剧增。尽管大数据带来了丰富的信息和知识，但大数据的规模繁杂性、高速增长性、形式多样性和价值密度低等特点也对传统数据处理技术带来了严峻的挑战。因此，亟须适应于大数据环境的大数据处理技术。　　大数...; 王青; 文献传递

基于用户主题精确感知大数据群体计算任务分配算法被引量：6: 2016年; 针对大数据任务中海量数据分析需求、复杂认知推理挑战和传统计算中随机分配任务算法的低效性以及互联网用户的虚拟性、不确定性等问题,提出了一种基于用户主题精准感知的迭代式任务分配算法。首先,通过基于自适应模糊聚类与主题提取模型相结合的方法提取已发布群体任务的主题,然后构建特定任务模型和用户模型计算各关联度,再利用已提交高质量答案的历史任务迭代地检测新用户的真实主题并计算初始准确率;其次,通过逻辑回归(LR)方法预测用户能参与到某类任务的可能性并得到参与用户候选序列,在充分了解用户真实主题和对应主题上的准确率以及用户诚信度的情况下进行精准分配。通过与随机算法在模拟实验中对准确率进行比较,实验结果表明所提算法准确率比随机算法高20个百分点以上,并随着训练数据量的增加而提高,在相似任务上的准确率更是接近100%。实验验证所提算法更精准、尤其适用于大数据环境,并一定程度上节约了随机算法需多次重复分配确保准确率的花销。; 王青谭良; 关键词：大数据逻辑回归人机协作

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王青