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有向图上基于层次树索引的最大cycle truss社区搜索

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计算机应用 2024年第1期44卷 190-198页

作者：宗传玉张纯鹤夏秀峰沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

社区搜索旨在从信息网络中找出包含用户查询顶点的高内聚连通子图,cycle truss是一种基于cycle三角形的社区搜索模型,而现有的基于索引的cycle truss社区搜索方法存在索引空间大、搜索效率低、社区内聚性低的缺点。为了解决这一问题,提... 详细信息

社区搜索旨在从信息网络中找出包含用户查询顶点的高内聚连通子图,cycle truss是一种基于cycle三角形的社区搜索模型,而现有的基于索引的cycle truss社区搜索方法存在索引空间大、搜索效率低、社区内聚性低的缺点。为了解决这一问题,提出一种基于层次树索引的最大cycle truss社区搜索方法。首先,提出了k-cycle truss分解算法,并引入了两个重要的概念:cycle三角连通与k-层次等价。基于k-层次等价设计了层次树索引TreeCIndex与表结构索引SuperTable,在此基础上,并基于这两个新的索引,提出了两个高效的cycle truss社区搜索算法。在4个真实数据集上与已有的基于TrussIndex与EquiTruss的社区搜索算法进行了比较,实验结果表明,TreeCIndex与SuperTable比TrussIndex与EquiTruss节省至少41.5%的空间,索引构建的时间节省8.2%至98.3%,且搜索最大cycle truss社区的效率分别高出了一个和两个数量级。

关键词：有向图社区搜索 cycle truss cycle三角形层次等价层次树索引

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DRAMA:一种更新分布感知的学习型索引

软件学报 2024年

作者：郭娜王雅琪姜皓南谷峪夏秀峰东北大学计算机科学与工程学院沈阳航空航天大学计算机学院

学习型索引因其低内存占用和高查询性能的特点,正辅助或逐步取代传统的索引结构.然而数据更新导致的在线重新训练,使其无法适应数据频繁更新的场景.为了在不过多消耗内存的前提下,尽量避免由于数据频繁更新导致的索引重构,提出了一种自... 详细信息

学习型索引因其低内存占用和高查询性能的特点,正辅助或逐步取代传统的索引结构.然而数据更新导致的在线重新训练,使其无法适应数据频繁更新的场景.为了在不过多消耗内存的前提下,尽量避免由于数据频繁更新导致的索引重构,提出了一种自适应的感知更新分布学习型索引结构DRAMA.使用类LSM-Tree的延迟学习方式主动学习数据更新的分布特征;利用近似拟合技术快速建立更新分布模型;采用模型合并策略代替频繁的重训练过程;采用一种混合压缩技术降低索引中模型参数的内存占用率.在真实和合成的数据集上构建了索引并进行验证.结果表明,相比传统索引和最先进的学习型索引,该索引可以在不额外消耗过多内存的情况下,有效降低了数据更新环境下的查询延迟.

关键词：学习型索引更新分布压缩策略延迟学习近似拟合模型合并

基于相关性分析的不完整数据函数依赖挖掘方法

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计算机应用研究 2024年第5期41卷 1368-1373页

作者：尹诗宁张安珍夏秀峰沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

函数依赖(FD)挖掘方法通常专注于发现所有满足函数依赖语法特征的结果,在数据不完整的情况下常导致大量成立但无意义的FD。针对挖掘无效FD的问题,提出基于相关性分析的不完整数据FD挖掘方法。利用概率图模型构建具有缺失值属性的概率分... 详细信息

函数依赖(FD)挖掘方法通常专注于发现所有满足函数依赖语法特征的结果,在数据不完整的情况下常导致大量成立但无意义的FD。针对挖掘无效FD的问题,提出基于相关性分析的不完整数据FD挖掘方法。利用概率图模型构建具有缺失值属性的概率分布,通过相关性分析捕捉属性之间的关联关系,避免枚举所有可能性,以挖掘具有统计学意义的FD。实验结果表明,该方法可以更准确地定位到有意义的FD,与最先进的FD发现方法相比,F_(1)分数平均提高1.5倍。

关键词：函数依赖相关性分析不完整数据

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实例簇驱动的图结构聚类参数计算算法

计算机应用 2023年第2期43卷 398-406页

作者：宗传玉宪超夏秀峰沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

pSCAN算法的聚类结果受密度约束参数和相似度阈值参数的影响,如果用户提供的聚类参数得到的聚类结果无法满足需求,那么用户可以通过实例簇表达自己的聚类需求。针对实例簇表达聚类查询需求的问题,提出一种实例簇驱动的图结构聚类参数计... 详细信息

pSCAN算法的聚类结果受密度约束参数和相似度阈值参数的影响,如果用户提供的聚类参数得到的聚类结果无法满足需求,那么用户可以通过实例簇表达自己的聚类需求。针对实例簇表达聚类查询需求的问题,提出一种实例簇驱动的图结构聚类参数计算算法PART及其改进算法ImPART。首先,分析两个聚类参数对聚类结果的影响,并提取实例簇的相关子图;其次,对相关子图进行分析得到密度约束参数的可行区间,并根据当前密度约束参数和节点之间的结构相似度将实例簇内节点划分为核心节点和非核心节点;最后,依据节点划分结果计算出当前密度约束参数对应的最优相似度阈值参数,并在相关子图上对得到的参数进行验证和优化,直到得到满足实例簇需求的聚类参数。在真实数据集上的实验结果表明,所提算法能够为用户实例簇返回一组有效参数,且所提改进算法ImPART的运行时间比PART缩短了20%以上,能够快速有效地为用户返回满足实例簇要求的最优聚类参数。

关键词：图结构聚类实例簇参数计算节点划分最优参数

基于随机梯度上升和球面投影的通用对抗攻击方法

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东北大学学报（自然科学版） 2022年第2期43卷 168-175页

作者：范纯龙李彦达夏秀峰乔建忠东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 沈阳航空航天大学计算机学院辽宁沈阳110136

在面向样本集的通用对抗攻击中,导致多数样本输出错误的通用扰动设计是研究关键.本文以典型卷积神经网络为研究对象,对现有通用扰动生成算法进行总结,提出采用批量随机梯度上升训练策略和球面投影搜索策略相结合的通用扰动生成算法.算... 详细信息

在面向样本集的通用对抗攻击中,导致多数样本输出错误的通用扰动设计是研究关键.本文以典型卷积神经网络为研究对象,对现有通用扰动生成算法进行总结,提出采用批量随机梯度上升训练策略和球面投影搜索策略相结合的通用扰动生成算法.算法的每次迭代计算,首先从样本集中抽取小批量样本,采用随机梯度上升策略计算出使损失函数值下降的通用对抗扰动,然后将通用扰动投影到半径为ε的高维球面上,从而缩小通用扰动的搜索空间.算法还引入了正则化技术以改善通用扰动的生成质量.实验结果证明该算法与基线算法对比,攻击成功率显著提升,通用扰动的求解效率提高约30倍.

关键词：卷积神经网络通用扰动球面投影梯度上升对抗攻击

基于位置社交网络的用户社区和属性位置簇搜索

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计算机应用研究 2023年第9期40卷 2657-2662页

作者：宗传玉李箬竹夏秀峰沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

针对当前社区搜索问题不能完全满足用户活动位置推荐的需求,提出了属性地理社会社区搜索问题(AGCS)。该问题是从带有属性的基于位置的社交网络中寻找紧密连接的用户社区和属性位置簇的工作。定义一个基于属性约束和签到信息的新社区度... 详细信息

针对当前社区搜索问题不能完全满足用户活动位置推荐的需求,提出了属性地理社会社区搜索问题(AGCS)。该问题是从带有属性的基于位置的社交网络中寻找紧密连接的用户社区和属性位置簇的工作。定义一个基于属性约束和签到信息的新社区度量用于衡量结果质量,并提出三种新的搜索算法来解决该问题:一种基本算法、一种基于贪心扩展策略的局部算法以及优化的局部算法。实验证明提出的算法能够在带有属性的基于位置的社交网络中有效地搜索高质量的用户社区和属性位置簇,局部算法社区分数较基本算法增加近1.5倍,优化的局部算法在保证社区质量的基础上将算法效率提升到原来的近40倍。

关键词：社区搜索用户社区属性位置簇

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高速流环境下近似连续k代表轮廓查询算法

软件学报 2023年第3期34卷 1425-1450页

作者：朱睿宋栿尧王斌杨晓春张安珍夏秀峰沈阳航空航天大学计算机学院辽宁沈阳110136 东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169

k代表轮廓查询是从传统轮廓查询中衍生出来的一类查询.给定多维数据集合D,轮廓查询从D中找到所有不被其他对象支配的对象,将其返回给用户,便于用户结合自身偏好选择高质量对象.然而,轮廓对象规模通常较大,用户需要从大量数据中进行选择... 详细信息

k代表轮廓查询是从传统轮廓查询中衍生出来的一类查询.给定多维数据集合D,轮廓查询从D中找到所有不被其他对象支配的对象,将其返回给用户,便于用户结合自身偏好选择高质量对象.然而,轮廓对象规模通常较大,用户需要从大量数据中进行选择,导致选择速度和质量无法得到保证.与传统轮廓查询相比,k代表轮廓查询从所有轮廓对象中选择“代表性”最强的k个对象返回给用户,有效地解决了传统轮廓查询存在的这一问题.给定滑动窗口W和连续查询q,q监听窗口中的数据.当窗口滑动时,查询q返回窗口中,组合支配面积最大的k个对象.现有算法的核心思想是:实时监测当前窗口中的轮廓对象集合,当轮廓对象集合更新时,算法更新k代表轮廓.然而,实时监测窗口中,轮廓集合的计算代价通常较大.此外,当轮廓集合规模较大时,从中选择k代表轮廓的计算代价是同样巨大的,导致已有算法无法在高速流环境下使用.针对上述问题,提出了ρ-近似k代表轮廓查询.为了支持该查询,提出了查询处理框架PAKRS(predict-based approximate k representative skyline).首先,PAKRS利用高速流的特性对当前窗口进行划分,根据划分结果构建未来窗口预测结果集,用其预测新流入窗口数据成为轮廓对象的最早时间.其次,提出了索引ρ-GRID.它帮助PAKRS在2维和d维(d>2)环境下,分别以O(k/s+k/m)和O(2Ld/m+2Ld/s)的增量维护代价下筛选近似k代表轮廓,L是一个小于k的正整数.由理论分析证明可知,PAKRS的计算复杂度小于前人所提的算法计算复杂度.最后,通过大量实验对所提算法性能进行评估.结果表明,PAKRS的运行时间是PBA(prefix-based algorithm)算法的1/4、GA(greedy algorithm)算法的1/6、ε-GA(ε-constraint greedy algorithm)算法的1/3.

关键词：轮廓查询 k代表轮廓查询滑动窗口分片高速流

一种满足动态数据高频读写的高性能学习型索引

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小型微型计算机系统 2023年

作者：郭娜孙文礼王雅琪蔡飞姜皓南夏秀峰沈阳航空航天大学计算机学院东北大学计算机学院

在诸多应用如目标跟踪定位服务和工厂生产线中的数据往往是大量且频繁变化的，这些数据需要被实时存储在数据库中并能够快速响应高频率读写，以备在后续环节中被及时处理。学习型索引由于其“低耗高效”的特点而被广泛应用，但现有的学... 详细信息

在诸多应用如目标跟踪定位服务和工厂生产线中的数据往往是大量且频繁变化的，这些数据需要被实时存储在数据库中并能够快速响应高频率读写，以备在后续环节中被及时处理。学习型索引由于其“低耗高效”的特点而被广泛应用，但现有的学习型索引结构并不能很好地处理频繁变化的动态数据。针对此类频繁更新的动态数据，设计了一种新的高性能学习型索引HPLI，采用一种懒惰式内存释放策略来加速索引的更新；采用子区间独立的键值管理方法用于减少写放大；构建了一个分布转换模型来均衡学习型索引的查询性能与内存占用。对分布转换模型的参数进行压缩，用极少参数的非线性函数作为回归目标模型，可有效降低计算开销对索引性能的影响。实验结果表明，与目前最优的学习型索引结构相比，HPLI可在内存开销更小的情况下具备更好的性能。

关键词：学习型索引内存释放策略子区间独立分布转换模型非线性变换参数压缩

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一种构造数据仓库的扩展时间轮转模型

东北大学学报（自然科学版） 2004年第8期25卷 746-749页

作者：夏秀峰丛丽晖于戈东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 沈阳航空工业学院计算机学院辽宁沈阳110034

阐述了抽象属性、广义抽象属性、时间标注、时域和抽象属性的拓展等与扩展时间轮转模型相关的基本概念,描述了扩展时间轮转模型的原理、分类和相关因素,介绍了面向客观主题及面向时间特征的扩展时间轮转模型的构造策略·结合具体实例,... 详细信息

阐述了抽象属性、广义抽象属性、时间标注、时域和抽象属性的拓展等与扩展时间轮转模型相关的基本概念,描述了扩展时间轮转模型的原理、分类和相关因素,介绍了面向客观主题及面向时间特征的扩展时间轮转模型的构造策略·结合具体实例,从存储效率、数据抽取效率、构造便利性和实用性等多方面分析了时间轮转模型和传统数据仓库模型的优缺点·实践表明,按时间轮转模型构造的数据仓库,对联机分析处理和数据挖掘等技术都有较好的支持·

关键词：数据仓库时间轮转抽象属性时间标注联机分析处理数据挖掘