您的位置: 专家智库 > >

东北大学计算机科学与工程学院计算机科学系

作品数:2 被引量:4H指数:1
相关机构:北京邮电大学计算机学院北京理工大学计算机学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金北京市教委科技项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇用户
  • 1篇用户反馈
  • 1篇索引
  • 1篇子图
  • 1篇查询
  • 1篇查询推荐
  • 1篇TRUSS

机构

  • 2篇东北大学
  • 1篇北方工业大学
  • 1篇北京邮电大学
  • 1篇北京理工大学

作者

  • 1篇于戈
  • 1篇谷峪
  • 1篇李芳芳
  • 1篇孙晶
  • 1篇李源

传媒

  • 1篇计算机学报
  • 1篇计算机科学与...

年份

  • 1篇2020
  • 1篇2017
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种大规模双网络中k-连通Truss子图发现算法被引量:1
2020年
双网络由具有相同顶点集合但不同边集合的物理图和概念图构成,能够反映顶点间不同层面的交互关系.双网络中稠密子图发现问题旨在发现物理图中连通而概念图中稠密的子图,在协作者网络分析、社区发现和疾病功能团检测等方面具有广泛应用.但现有稠密子图模型存在以下问题:(1)基于最密集子图模型的稠密子图发现问题本质上是NP-难的,导致精确的子图发现算法在效率上存在很大问题;(2)基于k-核的模型虽然解决了效率问题,但是发现的稠密子图并不真正“稠密”.针对以上问题,本文(1)提出了k-连通truss子图(k-CT)模型.该模型更加稠密,因此允许子图间存在重叠;(2)为了发现k-连通truss子图,提出了一种高效的精确亚线性算法用于发现双网络中所有的k-CT子图;(3)基于k-CT子图,提出了最大连通truss子图(MCT)概念,对当前k-CT子图不存在任何非空(k+1)-CT子图;(4)提出了自顶向下、自底向上和二分法三种不同策略的MCT子图发现算法.大量基于真实和合成双网络数据的实验结果证明了本文提出算法的高效性和有效性.
李源盛飞孙晶赵宇海王国仁
交互式数据探索综述被引量:3
2017年
大规模数据集已经超过TB和PB级,现有的技术可以收集和存储大量的信息。虽然数据库管理系统一直在不断提高提供复杂的多种数据管理的能力,但是管理查询工具并不能满足大数据的需求,如何精准理解和探索这些大规模数据集仍然是一个巨大的挑战。交互式数据探索(interactive data exploration,IDE)的关注点是强调交互、探索和发现,能让用户从海量的数据中用最小的代价更精确地找到他们需要的信息。首先对交互式数据探索及其应用背景进行了介绍,总结了通用的探索模型和IDE的特点,分析了交互式数据探索中的查询推荐技术和查询结果优化技术的现状;随后分别对IDE原型系统进行了分析和比较;最后给出了关于交互式数据探索技术的总结和展望。
王蒙湘李芳芳谷峪于戈
关键词:查询推荐用户反馈
共1页<1>
聚类工具0