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基于时态数据库的极小子结构逻辑系统被引量：19: 2013年; 逻辑是知识表达的重要方法,但由于时序性知识与时间属性知识交叉应用的复杂性,其对时态数据库支撑一直不尽如人意.目前时态数据运算体系不完备,时态关系演算缺乏系统和有力的逻辑与代数理论支持.为此,文中从子结构逻辑出发,针对时态数据库及其信息处理中关键的知识推理、时态操作与函数依赖等内容,构建了一个极小的(最小的)子结构逻辑系统TDLmin,其恰好等价于传统的数据库函数依赖Armstrong规则.TDLmin系统能在逻辑语义模型中对时序性、时间属性进行表达,而在句法逻辑系统将时间剥离,从而既表达了时态知识,对时态操作进行处理,又降低了逻辑系统的复杂度,使得逻辑系统的时间复杂度为P-time(O(n2)).而该逻辑系统还可与传统的Allen方法进行对接,使得相关时态查询所需的时间代价为传统非时态查询的时间加上一个复杂度仅为O(n)的线性时间,从而使得系统具有更强的普适性和应用前景.; 刘冬宁汤庸滕少华林哲; 关键词：时态数据库时态查询函数依赖

时态XML索引Txmlsindex被引量：4: 2015年; 时态XML数据操作的基本途径是相应时态索引模式,而时间信息与结构信息的整合协同是涉及索引效率的关键技术.该文研究了一种基于时态拟序和时态编码协调的时态XML快照索引Txmlsindex,实现了"一次一集合"的时态数据查询和基于Tcodes编码的结构信息重置;比较评估Txmlsindex的可行性与有效性;提出的技术框架和索引模式还可拓展到时态XML的一般查询过程当中.; 叶小平林衍崇陈钊滢郑凡清彭鹏; 关键词：时态XML

一种跨平台即时通信系统实现方案被引量：2: 2015年; 即时通信系统在社交软件中应用广泛,特别是在移动互联网时代,随着移动终端设备的多样化,即时通信系统在移动平台扮演着重要的角色.基于这种背景,介绍利用HTTP协议、XMPP协议和SSH、DWR、Ext JS等框架,研究包括支持Android、i OS和网页浏览器多平台的即时通信系统的实现,给出了一套跨平台即时通信系统的设计方案.最后,通过大量实验表明,利用该方案实现的系统在可靠性和性能上都比较理想.; 傅城州汤庸方家轩王大豪曾伟铨; 关键词：跨平台即时通信 XMPP DWR

语义协同时态XML索引研究与实现被引量：2: 2014年; 该文研究一种以语义为基本要素并实现"语义"、"时间"和"结构"处理协同联动的时态XML索引技术SCTindex.首先,以时态结点为数据处理逻辑单元,在时态结点集合上建立基于线序划分的时态数据结构,这种结构具有相应的"拟序关系"数学基础,便于推广,能够实现"一次一集合"的查询方式,具有较高的时间查询效率;其次,以结点语义标签为数据处理技术单元,建立语义标签归并集合,在语义层面配置基于线序划分的时间索引机制,体现了XML本体要素——"语义"与时态数据基本内涵——"时间"约束间的整合联动;另外,引入带有足够结构信息和能够实现"更新友好"的结点编码方案GDFC,建立了相应时态数据的结构连接算法,实现了"结构"与"语义"协同处理.论文主要贡献是基于计算机协同处理理念,较精细地分析时态XML数据的"语义"、"结构"和"时间"等查询要素的本体特征和内在关联,提出了具有较高查询效率的线序划分结构,同时将其配置在语义层面,实现了不同于常规的以"结构摘要"为主轴部署查询的索引模式.论文进行基本实验仿真,通过与现有相关工作进行比较评估,表明SCTindex的可行性、有效性和优越性.; 叶小平汤庸张智博陈钊滢林衍崇; 关键词：时态XML

个性化推荐算法研究被引量：54: 2014年; 随着全球信息总量的爆炸式增长,信息超载问题无法避免且日趋严重化.个性化推荐系统是当前解决信息过载问题的有效技术.该文首先阐述了推荐系统概念定义及其三大组成模块,其次深入分析了个性化推荐算法,详细讨论了当前主流的四大类推荐算法:基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于知识的推荐算法和混合的推荐算法,从多角度对各算法的优缺点进行对比,然后阐述了常用评价方法、评测指标及对测试标准进行分类,并且介绍了常用数据集,最后展望个性化推荐未来研究热点.; 陈洁敏汤庸李建国蔡奕彬; 关键词：推荐系统协同过滤个性化信息过载

基于社交网络的虚拟团队成员推荐模型: 2014年; 为研究如何帮助社交网络中虚拟团队从海量的用户中筛选更多行为相似的用户加入团队,建立了一种基于社交网络的团队成员推荐模型,为虚拟团队推荐一些行为特征相似的用户作为候选团队成员。通过对用户信息和团队信息进行分词处理,得到用户标签向量集和团队标签向量集;将基于遗传算法的聚类算法应用于团队标签向量集,得到团队聚类簇和团队聚类中心;在此基础上,将团队聚类中心作为用户集的初始聚类中心,聚类出行为特征与团队聚类中心相似的用户簇,将这些用户簇作为相应团队聚类簇的候选推荐用户;再应用协同过滤思想,筛选出团队推荐成员列表。实验结果表明,该算法有效地解决了虚拟团队成员推荐问题。; 洪少文汤庸袁成哲麦辉强杨镇雄; 关键词：聚类中心遗传算法 K-MEANS聚类算法协同过滤

面向云计算环境的能耗测量和管理方法被引量：28: 2016年; 云计算引领了计算机科学的一场重大变革,但与此同时,也不可避免地带来了日益凸显的能源消耗问题,因此,云计算能耗管理成为近几年的研究热点.云计算系统的能耗测量和管理直接关系到云计算的可持续发展,能耗数据不仅关系到能耗模型的建立,而且也是检验云计算资源调度算法的基础.为此,在广泛研究现有能耗测量方法的基础上,归纳总结了当前云计算环境的4种能耗测量方法:基于软件或硬件的直接测量方法、基于能耗模型的估算方法、基于虚拟化技术的能耗测量方法、基于仿真的能耗评估方法,并分析和比较了它们的优势、缺陷和适用环境.在此基础上,指出了云计算能耗管理的未来重要研究趋势:智能主机电源模块、面向不同类型应用的能耗模型、混合任务负载的能耗模型、可动态管理的高效云仿真工具、动态异构分布式集群的能耗管理、面向大数据分析处理和任务调度的节能方法以及新能源供电环境下的节能规划,为云计算节能领域的研究指明了方向.; 林伟伟吴文泰; 关键词：云计算能耗管理虚拟化

基于SCORM的网络虚拟实验课的设计与研究: 2016年; 为了解决传统远程教育存在的问题,如学习信息不能及时反馈、媒体形式简单等,提出了结合虚拟现实技术和SCORM标准,开发一种新型的网络虚拟实验课程的技术.利用三维模型并结合相应的文本和图形开发原始的学习素材,根据SCORM标准,将原始素材划分成SCO和Asset,完成Javascript程序与主文件清单,从而得到SCORM数据包以及包含虚拟实验课程.实践证明,通过网络虚拟实验课的学习环境,可以实现具体学习环境的跟踪,达到自主学习个性.; 潘丹甘宏; 关键词：远程教育 SCORM

在线社交网络挖掘综述被引量：9: 2014年; 介绍了在线社交网络挖掘产生的背景以及不同学科领域研究的侧重点,并对在线社交网络挖掘所涉及的用户分类、社区发现、观点挖掘、情感分析、信息传播、社会化推荐以及可视化分析等代表性研究话题的现状进行了详细论述,重点归纳了每一个话题所涉及的关键问题和代表性解决方法.分析和讨论了在线社交网络的迅速发展给在线社交网络挖掘领域所带来的新问题和新挑战,最后指出了该领域的发展前景.; 贺超波汤庸麦辉强杨镇雄洪少文郑凯; 关键词：用户分类情感分析信息传播社会化推荐可视化分析

基于分布式非负矩阵分解的大规模主题社区挖掘被引量：3: 2016年; 复杂网络的主题社区挖掘具有重要的应用价值,但现有方法可扩展性差,无法高效挖掘大规模复杂网络的主题社区.针对该问题,提出一种基于分布式非负矩阵分解的主题社区挖掘方法:TCMDNMF(topic community mining based on distributed nonnegative matrix factorization),该方法基于非负矩阵联合分解模型,可以有效统一集成节点链接和内容信息挖掘主题社区.通过采用梯度下降方法对主题社区挖掘模型进行了优化求解,并引入L1范数作为稀疏性正则项以及基于Map Reduce分布式计算框架提高了关键算法的计算效率.实验结果表明,TCMDNMF不仅可以有效挖掘主题社区,而且具有高度可扩展性,可以有效解决大规模复杂网络主题社区挖掘带来的大数据量计算问题.; 贺超波汤庸杨阿祧赵淦森刘海黄昌勤; 关键词：复杂网络非负矩阵分解 MAPREDUCE 梯度下降

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广东省自然科学基金(S2012030006242)

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