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基于概率数据流的有效聚类算法

软件学报 2009年第5期20卷 1313-1328页

作者：戴东波赵杠孙圣力复旦大学计算机与信息技术系上海200433

提出一种在概率数据流上进行聚类的有效方法P-Stream.P-Stream针对数据流上的概率元组提出强簇、过渡簇和弱簇的概念,设计一种有效的在线候选簇选择策略,为每个不断到达的数据元组合理地找到可能归属的簇,并在每个检查点存储微簇快照,... 详细信息

提出一种在概率数据流上进行聚类的有效方法P-Stream.P-Stream针对数据流上的概率元组提出强簇、过渡簇和弱簇的概念,设计一种有效的在线候选簇选择策略,为每个不断到达的数据元组合理地找到可能归属的簇,并在每个检查点存储微簇快照,以便离线进一步高层聚类和演化分析.最后设计一个"积极"的二层聚类模型来判断现有的第1层聚类模型是否还适应数据流中最近到达的概率元组.实验采用KDD-CUP’98和KDD-CUP’99真实数据集以及变换高斯分布的人工数据集构造概率数据流.实验结果表明,P-Stream具有良好的聚类质量、较快的处理速度,能够有效地适应数据演化情况.

关键词：概率数据流聚类演化分析

高效处理分布式数据流上skyline持续查询算法

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软件学报 2009年第7期20卷 1839-1853页

作者：孙圣力李金玖朱扬勇复旦大学计算机与信息技术系上海200433

基于非共享策略,围绕着降低系统反应延迟与通信负荷的目标,提出了一种分两阶段渐进求解的分布式算法BOCS(based on the change of skyline),并对算法的关键实现环节,如协调站点与远程站点间的通信、skyline增量的计算等进行了系统优化,... 详细信息

基于非共享策略,围绕着降低系统反应延迟与通信负荷的目标,提出了一种分两阶段渐进求解的分布式算法BOCS(based on the change of skyline),并对算法的关键实现环节,如协调站点与远程站点间的通信、skyline增量的计算等进行了系统优化,使算法在通信负荷与反应延迟上达到了较好的综合性能.理论分析证明,在所有基于非共享策略的算法中,BOCS算法通信最优.大量的对比实验结果也表明,所提出的算法高效、稳定且具有良好的可扩展性.

关键词：分布式数据流 skyline 持续查询通信最优

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一个高效的连续k近邻查询改进算法

计算机研究与发展 2013年第S1期50卷 80-89页

作者：孙圣力林硕北京大学软件与微电子学院北京102600 北京大学软微学院无锡基地江苏无锡214125

连续k近邻查询是空间数据库一直以来的热点问题.但大多数研究成果都是在欧式空间上的.IMA?GMA算法是少有的几种基于道路网的连续k近邻查询算法之一,同时也是比较优秀的算法.但是IMA算法仍然存在不足之处.在针对IMA算法的不足进行充分讨... 详细信息

连续k近邻查询是空间数据库一直以来的热点问题.但大多数研究成果都是在欧式空间上的.IMA?GMA算法是少有的几种基于道路网的连续k近邻查询算法之一,同时也是比较优秀的算法.但是IMA算法仍然存在不足之处.在针对IMA算法的不足进行充分讨论后,提出了内结构迭代变更法和数据对象树,分别弥补了IMA在数据更新频繁和扩展树生成时表现出的性能缺陷.内结构迭代变更法在数据更新后对扩展树内结构进行快速调整,避免了对树的大规模剪枝以提高扩展树的利用率,从而提高在数据频繁更新时的性能.数据对象树用于快速获取子树上所有数据对象的有序集合,以辅助新查询利用已有查询的扩展子树结构.理论分析和仿真实验都证明了改进的IMA算法比原IMA算法更能适应多种情况,性能表现更为优异.

关键词：空间数据库连续k近邻 IMA改进内结构迭代变更法数据对象树

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SKYLINE查询解析

电子学报 2009年第8期37卷 1639-1645页

作者：黄震华向阳林琛孙圣力同济大学计算机科学与工程系上海200092 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室上海200092 复旦大学计算机与信息技术系上海200433 北京大学软件与微电子学院北京102600

现有的研究工作只考虑如何对单个底层关系表进行skyline计算,即它们假定用户所提交的skyline查询不涉及任何传统的关系操作,并且所有skyline维度均落入同一个关系表中.显然,在实际应用中,由于这种假设的不成立,使得在多数情况下用户查... 详细信息

现有的研究工作只考虑如何对单个底层关系表进行skyline计算,即它们假定用户所提交的skyline查询不涉及任何传统的关系操作,并且所有skyline维度均落入同一个关系表中.显然,在实际应用中,由于这种假设的不成立,使得在多数情况下用户查询的效率极其低下.基于此,将skyline计算作为一个特殊的关系操作符,研究它与传统关系操作符间执行顺序变换的等价规则.从而,利用这些等价变换规则,通过改变skyline操作符与传统关系操作符之间的执行顺序来有效提高查询的效率.同时,给出充分的理论证明来论证所给等价变换规则的正确性,并通过实验验证其有效性.

关键词：数据库 skyline查询关系操作等价变换规则查询优化

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RTDP系统网络体系结构及其关键技术

北京邮电大学学报 2014年第S1期37卷 1-7页

作者：孙圣力郑志高王平刘京北京大学软件与微电子学院北京100260 北京大学信息科学技术学院北京100871 北京大学软件工程国家工程研究中心北京100871

在简要介绍实时大数据处理系统(RTDP)网络及其应用领域的基础上,提出了一种实时大数据处理系统网络架构模型,分析了实时大数据处理系统在网络体系结构方面的研究热点问题,最后总结并展望了实时大数据处理系统网络未来的发展方向和研究重点.

关键词：实时大数据处理系统体系结构网络融合路由协议

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会话场景下基于特征增强的图神经推荐方法

计算机学报 2022年第4期45卷 766-780页

作者：黄震华林小龙孙圣力汤庸陈运文华南师范大学计算机学院广州510631 北京大学软件与微电子学院北京102600 达而观智能(深圳)有限公司研发部广东深圳518063

基于图神经网络的会话推荐(简称图神经会话推荐)是近年来推荐系统领域的一个研究重点和热点,这主要是因为它们引入了会话图拓扑结构信息来提高物品和会话特征表示的准确性,因而,在一定程度上提升了会话推荐的性能.然而,现有图神经会话... 详细信息

基于图神经网络的会话推荐(简称图神经会话推荐)是近年来推荐系统领域的一个研究重点和热点,这主要是因为它们引入了会话图拓扑结构信息来提高物品和会话特征表示的准确性,因而,在一定程度上提升了会话推荐的性能.然而,现有图神经会话推荐方法仍然存在两方面的不足,从而影响其性能:1)它们所构建的会话图中物品间的相关性权重均是在模型训练之前就预先指定并保持固定不变,导致不能准确捕捉物品间的相关性;2)它们只从单个会话的物品序列中产生物品和会话的局部特征,而缺乏从整个会话数据集出发,全局考虑不同物品之间以及不同会话之间的相关性,并由此来生成物品和会话的全局特征,从而充分表示物品和会话的语义特征.为此,本文提出了一种新颖的会话场景下基于特征增强的图神经推荐方法FA-GNR(Feature Augmentation based Graph Neural Recommendation).FA-GNR方法首先基于单个会话构建物品间相关性权重可学习优化的会话图,并借鉴GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络来产生物品局部特征,同时基于会话数据集,通过GloVe(Global Vectors)词嵌入方法产生物品全局特征,从而融合物品的局部和全局特征来生成其语义特征.然后,FA-GNR方法基于物品语义特征,利用局部注意力机制来产生会话的局部特征,同时基于物品的全局特征,并通过全局注意力机制来产生会话的全局特征,从而融合会话的局部和全局特征来生成其语义特征.最后,在物品和会话语义特征的基础上,FAGNR方法通过交叉熵损失来学习给定会话下不同物品的点击概率分布.在多个公开数据集上的实验结果表明,FA-GNR方法的推荐性能优于目前主流的方法.

关键词：会话推荐图神经网络特征增强注意力深度学习

数据流上高效计算子空间Skyline的算法

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计算机学报 2007年第8期30卷 1418-1428页

作者：孙圣力黄震华李金玖郭建奎朱扬勇复旦大学计算机与信息技术系上海200433

流数据处理和多维空间中子空间上Skyline的计算是近年来数据管理与数据挖掘领域的研究热点.此前相关工作只专注于滑动窗口上Skyline的维护问题,未涉及到滑动窗口中子空间Skyline的计算.文中提出了一个基于网格索引的高效维护滑动窗口上S... 详细信息

流数据处理和多维空间中子空间上Skyline的计算是近年来数据管理与数据挖掘领域的研究热点.此前相关工作只专注于滑动窗口上Skyline的维护问题,未涉及到滑动窗口中子空间Skyline的计算.文中提出了一个基于网格索引的高效维护滑动窗口上Skyline的算法,以此为基础采用自顶向下的方式通过两个阶段增量式地返回目标子空间上的结果;开发的多个剪枝策略和启发式优化方法显著地提高了全空间Skyline的维护以及子空间Skyline的计算效率.理论分析和实验结果表明:与同类算法相比,文中提出的StreamSubsky算法以极少的时间开销就能输出第一个结果,并且算法具有良好的可扩展性.

关键词： Skyline计算数据流子空间Skyline 网格索引增量方法

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概率数据流上Skyline查询处理算法

电子学报 2009年第2期37卷 285-293页

作者：孙圣力戴东波黄震华张齐勋周立新北京大学软件与微电子学院北京102600 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 同济大学电信学院上海200092

概率数据流管理与分析逐步引起了研究者们的关注.Skyline查询技术是近年来数据库领域的研究热点.此前相关工作仅限于静态数据集或传统确定性数据流上的Skyline查询处理,尚无人考虑概率数据流上的Skyline计算问题,本文提出的SOPDS算法则... 详细信息

概率数据流管理与分析逐步引起了研究者们的关注.Skyline查询技术是近年来数据库领域的研究热点.此前相关工作仅限于静态数据集或传统确定性数据流上的Skyline查询处理,尚无人考虑概率数据流上的Skyline计算问题,本文提出的SOPDS算法则较好地解决了该问题.在采用适应性更强的网格索引的基础上,提出了概率定界、逐步求精、提前淘汰与选择补偿等启发式规则对算法从时间和空间两方面进行了系统地优化.实验表明,算法在时间与空间上具有较高的整体性能.

关键词：概率数据流 Skyline 逐步求精提前淘汰

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时间加权不确定近邻协同过滤算法

计算机科学 2014年第8期41卷 7-12页

作者：郑志高刘京王平孙圣力北京大学软件与微电子学院北京100260 北京大学信息科学技术学院北京100871 北京大学软件工程国家工程研究中心北京100871

围绕传统的协同过滤推荐算法存在的局限性展开研究,提出一种时间加权不确定近邻协同过滤推荐算法TWUNCF。根据推荐系统应用的实际情况,首先对用户和产品相似度进行时间加权以保证数据有效性,在此基础上改进相似度的计算方法。同时引入... 详细信息

围绕传统的协同过滤推荐算法存在的局限性展开研究,提出一种时间加权不确定近邻协同过滤推荐算法TWUNCF。根据推荐系统应用的实际情况,首先对用户和产品相似度进行时间加权以保证数据有效性,在此基础上改进相似度的计算方法。同时引入近邻因子在产品群和用户群中自适应地选择预测目标的近邻对象作为推荐群,计算推荐群中推荐概率较高的信任子群,最后通过不确定近邻的动态度量方法来对预测结果进行平衡的推荐。实验结果表明,该算法考虑了数据的时间有效性,同时平衡不同群体对推荐结果的影响,避免由于数据稀疏带来的推荐结果不准确和计算难度大的问题。理论分析和模拟实验证明,该算法在一定程度上提高了系统的准确性和推荐效率。

关键词：协同过滤算法时间权重不确定近邻信任子群推荐系统