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Top-N查询是一种新型查询,近年来是国际上一个非常活跃的研究课题。这种新型查询的处理能力比传统查询更强,能解决传统查询无法处理的问题且有广泛和重要的应用。其应用领域包括:数据挖掘,搜索引擎,决策支持系统,多媒体数据库,空间数据分析,网络和数据流监测,协作推荐和电子商务产品的优先查询,数据库查询结果的排序,Web数据库,信息检索和web 智能等。具有非常重要的理论意义和应用价值。该项目的主要成果和创新点是:给出了新的方法和技术,基于学习的方法,和区域聚类方法,及其相关的一系列算法。基于学习的方法具有智能特点,能自我完善和更新知识库,尤其对重复查询更加有效。算法的构造充分运用了数学和人工智能的思想和方法学,与传统数据库的方法有很大的不同,在理论上丰富了数据库查询处理和优化方法,技术和策略。该项目提出并解决了两个新问题:多个Top-N查询的并发处理,和Top-N查询流的有效处理。这些新问题都是在数据库及其应用中需要解决的。重要的是该项目中给出的这些新方法对高维数据非常有效,不惧怕维数灾难,不仅可以用来高效地处理Top-N查询,而且还可以高效地处理处理传统查询。该项目对2~104维数据集合做了广泛,深入和大量的实验。通过与其它方法比较,实验数据证明该项目的方法能准确快速的处理Top-N查询,具有更高的效率和快速的响应时间。该项研究达到国际领先水平。