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高效前缀约简的三维Hilbert空间填充曲线编解码算法

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 633-642页

作者：贾连印范瑶丁家满李晓武游进国昆明理工大学信息与自动化学院昆明650500 云南省计算机应用重点实验室昆明650500

3维Hilbert空间填充曲线(3D HSFC)的编码和解码效率对空间查询处理、图像处理等领域的应用举足轻重。现有的3维编解码算法独立编解码每一个点,忽略了Hilbert曲线的局部保持特性。为了提高编解码效率,该文设计了高效的3D状态视图,并提出... 详细信息

3维Hilbert空间填充曲线(3D HSFC)的编码和解码效率对空间查询处理、图像处理等领域的应用举足轻重。现有的3维编解码算法独立编解码每一个点,忽略了Hilbert曲线的局部保持特性。为了提高编解码效率,该文设计了高效的3D状态视图,并提出一种新的前缀约简的3D HSFC编码算法(PR-3HE)和前缀约简3D HSFC解码算法(PR-3HD),这两个算法通过公共前缀的定义和识别、公共前缀约简及多种优化技术来最小化需要编码的阶数,从而提高3D HSFC的编解码效率。理论上证明:当编码或解码一个k阶的窗体(窗体内总共含有2k×2k×2k个点)时,PR-3HE平均每个点的编码阶数不超过2,PR-3HD平均解码阶数不超过8/7。相对于传统的基于迭代的方法,编解码时间复杂度从O(k)降低到了O(1)。实验结果表明,该文算法在模拟数据集和真实数据集上的表现显著优于现有算法。

关键词： 3维Hilbert空间填充曲线 3维状态视图前缀约简 3D HSFC编码算法 3D HSFC解码算法

一种基于属性相似性和分布结构连通性的聚类算法

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计算机科学 2024年第7期51卷 124-132页

作者：孙浩文丁家满李博文贾连印昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学) 昆明650500

聚类分析针对不同的数据特点采用不同的相似性度量,现实世界中数据分布复杂,存在分布无规律、密度不均匀等现象,单独考虑实例属性相似性或分布结构连通性会影响聚类效果。为此,提出了一种基于属性相似性和分布结构连通性的聚类算法(A Cl... 详细信息

聚类分析针对不同的数据特点采用不同的相似性度量,现实世界中数据分布复杂,存在分布无规律、密度不均匀等现象,单独考虑实例属性相似性或分布结构连通性会影响聚类效果。为此,提出了一种基于属性相似性和分布结构连通性的聚类算法(A Clustering Algorithm Based on Attribute Similarity and Distributed Structure Connectivity, ASDSC)。首先,利用待聚类数据集中的所有数据实例构建完全无向图,定义了一种兼顾属性相似和分布结构连通的新颖相似性度量方式,用于计算节点相似性,并构造邻接矩阵更新边的权重;其次,借助邻接矩阵执行递增步长的随机游走,依据顶点的连通中心性来识别簇中心并给定簇编号,同时获取其他顶点的连通性;然后,利用连通性计算顶点间的依赖关系,并据此进行簇编号的传播,直至完成聚类。最后,为了验证该方法的聚类性能,在16个合成数据集和10个真实数据集上与5种先进聚类算法进行了对比实验,ASDSC算法取得了优异性能。

关键词：聚类相似性度量属性相似性分布结构连通性簇编号传播

一种自适应的Hilbert编码算法及其并行化

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计算机应用与软件 2024年第4期41卷 236-241页

作者：王维晨贾连印王炳月梁彬彬卫守林昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

高效的Hilbert曲线的编码算法作为Hilbert曲线应用的基础,具有重要的研究意义。现有编码算法多未考虑不同输入数据的影响,因此在编码时效率较低。为此,在融合高效位操作、快速置位检测等技术的基础上,提出一种自适应的Hilbert曲线编码算... 详细信息

高效的Hilbert曲线的编码算法作为Hilbert曲线应用的基础,具有重要的研究意义。现有编码算法多未考虑不同输入数据的影响,因此在编码时效率较低。为此,在融合高效位操作、快速置位检测等技术的基础上,提出一种自适应的Hilbert曲线编码算法Adapt-HE。该算法根据输入数据的不同,自适应地采用不同的编码策略,能较好地适应不同的数据分布。此外,基于OpenMP对该算法进行并行化,进一步提高其编码效率,且可达到较高的加速比。

关键词： Hilbert曲线状态视图 Adapt-HE OpenMP

ETI： an efficient index for set similarity queries

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Frontiers of Computer Science 2012年第6期6卷 700-712页

作者： lianyin jia jianqing XI Mengjuan LI Yong LIU Decheng MIAO School of Computer Science&Engineering South China University of TechnologyGuangzhou 530641China Department of Computer Science Yunnan Agricultural UniversityKunming 650201China Library Yunnan Normal UniversityKunming 650092China

Set queries are an important topic and have attracted a lot of attention. Earlier research mainly concentrated on set containment queries. In this paper we focus on the T-Overlap query which is the foundation of the set similarity query. To address this issue, unlike traditional algorithms that are based on an inverted index, we design a new paradigm based on the prefix tree （trie） called the expanded trie index （ETI） which expands the trie node structure by adding some new properties. Based on ETI, we convert the T- Overlap problem to finding query nodes with specific query depth equaling to T and propose a new algorithm called T- Similarity to solve T-Overlap efficiently. Then we carry out a three-step framework to extend T-Overlap to other simi- larity predicates. Extensive experiments are carried out to compare T-Similarity with other inverted index based algorithms from cardinality of query, overlap threshold, dataset size, the number of distinct elements and so on. Results show that T-Similarity outperforms the state-of-the-art algorithms in many aspects.

关键词： expanded trie index （ETI） set similarity query T-Overlap T-Similarity algorithm T-SimilarityExact algorithm

TWE‐WSD: An effective topical word embedding based word sense disambiguation

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CAAI Transactions on Intelligence Technology 2021年第1期6卷 72-79页

作者： lianyin jia Jilin Tang Mengjuan Li Jinguo You jiaman Ding Yinong Chen Faculty of Information Engineering and Automation Kunming University of Science and TechnologyKunmingChina Yunnan Key Laboratory of Artificial Intelligence Kunming University of Science and TechnologyKunmingChina Library Yunnan Normal UniversityKunmingChina School of Computing Informaticsand Decision SystemsArizona State UniversityTempeArizonaUSA

Word embedding has been widely used in word sense disambiguation(WSD)and many other tasks in recent years for it can well represent the semantics of words.However,the existing word embedding methods mostly represent each word as a single vector,without considering the homonymy and polysemy of the word;thus,their performances are limited.In order to address this problem,an effective topical word embedding(TWE)‐based WSD method,named TWE‐WSD,is proposed,which integrates Latent Dirichlet Allocation(LDA)and word embedding.Instead of generating a single word vector(WV)for each word,TWE‐WSD generates a topical WV for each word under each topic.Effective integrating strategies are designed to obtain high quality contextual vectors.Extensive experiments on SemEval‐2013 and SemEval‐2015 for English all‐words tasks showed that TWE‐WSD outperforms other state‐of‐the‐art WSD methods,especially on nouns.

关键词： embedding Word WSD

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一种细粒度数据权限控制框架

上海理工大学学报 2023年第6期45卷 636-644页

作者：邓斌丁家满姜瑛贾连印江虹昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室昆明650500

SaaS作为一种热点服务模式,其服务框架的权限控制方面存在数据粒度粗及配置灵活度不足等问题。为此,在RBAC模型的理论基础之上,结合SaaS的特点提出了一种细粒度数据权限控制模型(fine-grained data permission control,FDPC)。该模型首... 详细信息

SaaS作为一种热点服务模式,其服务框架的权限控制方面存在数据粒度粗及配置灵活度不足等问题。为此,在RBAC模型的理论基础之上,结合SaaS的特点提出了一种细粒度数据权限控制模型(fine-grained data permission control,FDPC)。该模型首先将数据对象与企业组织结构映射成不同粒度的数据权限;其次依据企业授权业务需求,采用将功能权限集合和数据权限集合中的对象两两组合的方式,形成组合权限对象,并将其分配给不同角色,从而达到灵活授权和细粒度数据控制的目的;最后选用Spring Security和MyBatis框架,依据AOP切片原理,采用结构化查询语句拼接方式,对FDPC模型进行实现,构建权限控制框架。通过在实际业务系统中应用,结果表明该框架合理可行,有效地提高了权限控制的灵活性。

关键词：数据权限访问控制细粒度 RBAC模型

数据偏斜分布下的二维Hilbert编解码算法

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清华大学学报（自然科学版） 2022年第9期62卷 1426-1434页

作者：贾连印孔明王维晨李孟娟游进国丁家满昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南师范大学图书馆昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500

高效的Hilbert曲线的编解码算法作为Hilbert曲线应用的基础,具有重要的研究意义。现有算法多未考虑数据偏斜分布的影响,因此在数据偏斜分布时效率较低。该文发现:对于特定的前m阶坐标,其对应的前m阶编码值与其第1阶编码值呈现特定的倍... 详细信息

高效的Hilbert曲线的编解码算法作为Hilbert曲线应用的基础,具有重要的研究意义。现有算法多未考虑数据偏斜分布的影响,因此在数据偏斜分布时效率较低。该文发现:对于特定的前m阶坐标,其对应的前m阶编码值与其第1阶编码值呈现特定的倍数关系;对于特定的前m阶编码值,其对应的前m阶坐标与其第1阶坐标呈现特定的倍数关系。基于这一发现,在融合高效位操作、快速置位检测等技术的基础上,提出了跳过前m阶的编码(skipping the first m orders Hilbert encoding, SFO-HE)算法和跳过前m阶的解码(skipping the first m orders Hilbert decoding, SFO-HD)算法。这2个算法无需对前m阶逐阶编解码,可有效提高数据向Hilbert空间4个顶点偏斜时的编解码效率。扩展实验表明:该文算法对数据偏斜分布具有更好的适应性,在特定偏斜分布时效率大幅优于现有算法。

关键词： Hilbert曲线状态视图偏斜分布编解码算法

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融合序列模式评分的策略梯度推荐算法

计算机应用与软件 2022年第3期39卷 223-228页

作者：官蕊丁家满贾连印游进国姜瑛昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

推荐算法在一定程度上解决了信息过载问题,但传统推荐模型在挖掘数据特性方面有待改进。为此,结合强化学习方法提出一种融合序列模式评分的策略梯度推荐算法。将推荐过程建模为马尔可夫决策过程;分析推荐基础数据特性模式,设计以序列模... 详细信息

推荐算法在一定程度上解决了信息过载问题,但传统推荐模型在挖掘数据特性方面有待改进。为此,结合强化学习方法提出一种融合序列模式评分的策略梯度推荐算法。将推荐过程建模为马尔可夫决策过程;分析推荐基础数据特性模式,设计以序列模式评分为奖励的反馈函数,在算法的每一次迭代过程中学习;通过对累积奖励设计标准化操作来降低策略梯度的方差。将该方法应用到电影推荐中进行验证,结果表明所提方法具有较好的推荐准确性。

关键词：强化学习马尔可夫决策过程策略梯度序列模式

GPU Based Hash Segmentation Index for Fast T-overlap Query

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国际计算机前沿大会会议论文集 2017年第1期 10-12页

作者： lianyin jia Yongbin Zhang Mengjuan Li jiaman Ding Jinguo You Faculty of Information Engineering and Automation Kunming University of Science and TechnologyKunming 650500China Yunnan Provincial Key Lab of Computer Technologies Application Kunming University of Science and TechnologyKunming 650500China Library Yunnan Normal UniversityKunming 650500China

T-overlap query is the basis of set similarity query and has been applied in many important fields.Most existing approaches employ a pruning-and-verification framework,thus in low efficiency.Modern GPU has much higher parallelism as well as memory bandwidth than CPU and can be used to accelerate T-overlap query.In this paper,we use hash segmentation to divide inverted lists into segments,then design an efficient inverted index called GHSII on GPU using hash segmentation.Based on GHSII,a new segmentation parallel T-overlap algorithm,GSPS,is proposed.GSPS uses segment at a time to scan segments and uses shared memory to decrease the number of accesses to device memory.Furthermore,an optimized algorithm called GSPS-TLLO using a heuristic query order is proposed to solve the problem of load imbalance.Experiments are carried out on two real datasets and the results show that GSPS-TLLO outperforms the state-of-the-art GPU parallel T-overlap algorithms.

关键词： T-overlap query Hash segmentation Segment at a time Shared memory GHSII GSPS-TLLO