基于RKNN的选址算法及其应用研究

为了使各个设施的整体利用效果最佳, 结合空间位置影响力查询技术, 提出了基于RKNN的选址算法。针对空间对象对空间位置的贡献具有多重性, 建立了一种新的空间位置影响力的度量模型, 该模型更加符合实际应用情况; 然后, 利用该模型计算选址方案中各个设施的影响力, 并引入均衡系数评价选址方案的合理性, 均衡系数越小, 方案越合理。实际应用表明基于RKNN的选址算法使村镇基础设施的选址更加合理、有效。     

RIAIL:大规模图上的可达性查询索引方法

图被广泛用来建模在社交网络、语义网、计算生物学和软件分析中的应用.可达性查询是图数据上的一种基础查询.当前,针对图上的可达性查询已经提出了一些索引算法,但是它们不能灵活地扩展到大的图数据.因此,提出了一种索引方法RIAIL(reachability index augmented by interval labeling).RIAIL将结点的标记信息表示成四元组.前两个元素是区间标记,编码生成树的可达性信息,后两个元素编码非树边的可达性信息.RIAIL查询时只需索引且索引创建代价小.最后,通过大量真实和人工生成数据集上的实验说明,RIAIL能够高效地处理可达性查询,并且可以简单地扩展到大的图数据.     

到达数据中时空异常聚簇发现

在时空数据中有一类表示用户在某一时间到达某一地点的数据——到达数据,到达数据可以是社交网站的签到数据、轨迹数据中的停留点及公共交通中乘客抵达的位置数据,这些数据的聚簇可以反映用户的聚集行为.基于到达数据,提出一类新的时空数据查询——时空异常聚簇发现.将到达数据进行周期性划分,通过时空聚类算法对一个时间段的数据进行聚类,比较不同时间段内聚簇的差异度,发现具有最大簇异常度的前k个簇.通过该查询发现的时空异常聚簇可以应用于城市安全管理、基于位置的服务和交通调度等方面.定义了异常簇查询模型,提出了针对任意形状聚簇的簇差异度度量,将异常簇查询转化为二分图最大匹配问题,对二分图构建与匹配进行了优化并提出了高效的查询算法.利用真实数据集进行了充分实验,验证了查询结果的实际意义,评估了所提出的各查询算法在不同参数设置下的查询效率.     

大图数据上顶点驱动的并行最小生成树算法

最小生成树(minimum spanning tree,MST)是图论中最为经典算法之一.基于MST结构的聚类、分类和最短路径查询等复杂图算法,在效率和结果质量方面均有显著提高.然而,随着互联网的迅猛发展,图数据规模也变得越来越大,包含千万甚至上亿个顶点的大图数据越发常见.因此,如何在大图数据上实现查询处理和数据挖掘算法已成为亟待解决的问题之一.除此之外,由于大图数据的动态性特征,如何动态地维护算法结果也势必成为最受关注的问题之一.针对目前集中式的最小生成树算法无法解决海量和动态图数据的问题,首先提出了分区Prim(partition Prim,PP)算法,基于此提出了顶点驱动的并行MST算法——PB(PP Boru。vka)算法,并论证了PB算法的正确性.另外,基于MapReduce和BSP框架实现了PB算法.针对只删除动态图特征,提出了MST维护算法,以实现高效的增量计算.对提出的计算和维护算法进行了代价分析和比较.最后,使用真实和模拟数据集,验证了PB算法和维护算法的有效性、高效性和可扩展性.     

基于动态优先级的实时Java垃圾回收策略

针对通用平台下Java虚拟机垃圾回收器（GC）的不定期启动问题,提出了一个周期性提升GC优先级、提前调度GC的解决方案.该方案把优先级按任务的重要程度分两个等级：关键线程和非关键线程,通过计算垃圾回收的时机即计算出垃圾回收的周期上限T_GC,在任务运行最长不超过T_GC的时间内提升GC的优先级为非关键线程的最大值,从而使GC在不影响关键线程的情况下能提前回收内存中的垃圾,使虚拟机的内存处于非饱和状态.理论分析和实验结果表明,该方法可以提高通用环境下Java关键线程的实时性及执行的可预测性.     

基于CPU-GPU异构体系结构的并行字符串相似性连接方法

相似性连接技术在数据清洗、数据集成等领域中具有重要意义,近年来引起了学术界的广泛关注.随着数据量的不断增大、数据处理实时性的要求逐渐提高以及处理器性能提升瓶颈的出现,传统的串行相似性连接方法已经不能满足当前大数据处理的需求.近些年,GPU作为协处理器在机器学习等领域取得了良好的加速效果,因此基于GPU的并行算法开始成为解决各类性能问题的有效解决方案.为此,提出了基于CPU-GPU异构体系的并行相似性连接方法.首先,方法使用GPU构建倒排索引,索引采用SoA(struct of arrays)结构,从而解决了传统索引结构在并行模式下读写效率低的问题.其次,针对串行算法的性能问题,提出基于过滤验证框架的并行双重长度过滤算法,其中利用前缀过滤和构建好的倒排索引提升过滤效果.方法中相似度精确计算验证过程使用CPU计算执行,从而充分利用CPU-GPU的异构计算资源.最后,在多个数据集上进行实验验证性能.通过与串行相似性连接算法进行对比,实验结果表明所提出方法相对于已有方法具有更好的过滤效果和更低的索引生成代价,并在相似性连接上具有更好的性能和良好的加速比.     

区块链技术在物联网中的应用与前瞻

随着物联网系统的迅速发展,越来越多设备和参与方加入到系统中.但是,大多数现有系统采用中心化的管理方式,在可扩展性、数据安全与隐私性、多方协作、数据共享方面面临诸多挑战.区块链技术是一种结合数字加密、分布式计算的点对点分布式记账技术,具有去中心化、不可篡改、可验证、可追溯等特性,为物联网系统面临的安全、协作和信任问题提供了解决方案.论文阐述了物联网系统前存在的挑战,分析了区块链在这些应用场景下的优势特性,并对区块链在物联网领域的应用解决方案做了对比和归纳,对区块链+物联网应用具有一定的借鉴意义.     

事件约束的时间不确定事件流查询处理

提出两种事件约束的时间不确定事件流查询处理方法.基于可能世界的查询处理方法,根据事件约束的不确定事件查询语义,通过对可能世界的遍历获取查询结果.基于事件约束优先的查询处理方法中,根据事件约束计算其所涉及事件发生时间的联合分布律,进而获得复合查询所涉及事件的边缘分布律,最后利用时间不确定事件查询处理技术进行后续的查询处理.实验证明了2种方法对时间不确定约束事件查询有效.基于事件约束优先查询处理方法的可能世界集规模更小,比基于可能世界的查询处理方法更高效.     

BSP模型下基于边聚簇的大图划分与迭代处理

近年来随着互联网的普及和相关技术的日益成熟,大规模图数据处理成为新的研究热点.由于传统的如Hadoop等通用云平台不适合迭代式地处理图数据,研究人员基于BSP模型提出了新的处理方案,如Pregel,Hama,Giraph等.然而,图处理算法需要按照图的拓扑结构频繁交换中间计算结果而导致巨大的通信开销,这严重地影响了基于BSP模型的系统的处理性能.首先从降低消息通信的角度分析当前主流BSP系统的处理方案,然后提出了一种基于边聚簇的垂直混合划分策略(EC-VHP),并建立代价收益模型分析其消息通信优化的效果.在EC-VHP的基础上,提出了一个点-边计算模型,并设计了简单Hash索引和多队列并行顺序索引机制,进一步提高消息通信的处理效率.最后,在真实数据集和模拟数据集上的大量实验,验证了EC-VHP策略和索引机制的正确性和有效性.