鲁轶奇
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
- 供职机构：复旦大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 知识图谱的数据清理和应用探索
- 知识图谱与知识库在很多类型的应用中被广泛使用，例如语义网络，机器翻译，查询扩展，文本分类等。此外，分类知识库也在数据清理，实体解析，信息集成领域扮演着重要的角色。随着知识图谱中实体与关系规模的持续增长，一方面知识图谱本身...
- 鲁轶奇
- 关键词：知识图谱数据清理属性值
- 文献传递
- 基于摘要图的不确定社会网络Top-k子图查询算法被引量：3
- 2010年
- 针对不确定W eb社会网络的Top-k子图查询问题,以无向、顶点带标签及边赋权重的简单图为基本模型,设计了用来简洁描述社会网络并编码原始图信息的摘要图,提出了Top-k子图同构查询算法。针对真实和虚拟网络数据进行了大量实验,结果表明:基于摘要图的Top-k子图查询算法较VF2算法运算时间缩短;由于构建摘要图时的主要依据是顶点的标号,因此查询图的标号分布对查询性能有较大影响;顶点标号数目增加时该算法的查询性能呈类似指数形式提高,而VF2算法的查询性能没有受到较大影响;当数据图的顶点数量增大时,该算法与VF2算法相比,消耗时间的增长更缓慢;该算法在处理Top-k查询时体现出了稳定高效的性能。
- 施佺肖仰华鲁轶奇王恒山
- 关键词：社会网络TOP-K查询
- 基于K^2树的大图存储优化研究被引量：2
- 2011年
- 针对大图数据的一种表达方法——K2树,提出了相应的压缩优化算法。该算法利用带有启发式规则的DFS编码对图中所有节点进行重新编码,并通过自适应调整参数K,使得K2树能够充分利用网络中的社团结构特性,从而降低空间代价。给出了K2树的优化算法描述,并针对一系列真实网络和模拟网络进行了实验,验证了优化算法具有较好的压缩效果。
- 施佺肖仰华鲁轶奇陈垚亮王恒山
- 一种时序组合模式挖掘算法
- 2013年
- 序列模式挖掘是发现特征的重要方法之一。目前运用于时间序列模式的方法有两类,一种是基于相对时间的离散化模式查询,另一种是基于连续时间的原始时间模式查找。结合目前两种主流算法,提出了频繁同类异构模式算法和频繁异类组合模式算法,并使用图挖掘算法和聚类算法执行快速收敛。实验结果表明,提出的算法运行效率高,同时能够找到扩展性更强,适用性更广的频繁时间序列模式。
- 董家麒汤春蕾鲁轶奇
- 关键词：时间序列数据挖掘
