学术研究

数据库系统原理与应用

以多年的数据库课程教学与数据库系统项目建设经验为基础,持续关注关系型数据库的前沿应用,目前重点关注NoSQL与NewSQL等大数据、云计算背景下的数据库前沿发展动态。

实验室特别强调数据库学术研究与实际应用的有机结合,通过学术研究提升承担工程项目的能力与技术高度,同时通过工程项目磨练学生的实际动手能力。

数据挖掘、机器学习相关模型与算法研究

实验室长期持续关注数据挖掘与机器学习相关算法的研究,对数据挖掘中经典的数据预处理、数据仓库与联机分析处理、数据立方体技术、频繁模式与关联规则等模式挖掘、分类、聚类、离群点检测等模型算法有系统地、完整地理解,并在多个领域发表创新性成果。

近期实验室重点关注大数据背景下的数据挖掘算法,包括基于MapReduce的算法升级、亚线性算法、众包算法、近似算法以及深度学习(Deep Learning)等。

大数据背景下的行业数据分析

大数据具有很强的应用属性,大数据的研究也需要与工业界实际数据相结合。实验室近年来通过多种途径获取了多个领域的实际大数据,进行了深入而有效的大数据分析,获得了业界的好评。

目前重点关注:

1、社交网络大数据(以新浪微博为例)的用户群体研究、主题挖掘以及信息传播机制的研究;
2、其他行业大数据应用,例如金融行业安全防护、学科发展趋势评估、财税业务分析等。

以上相关的研究方向均有项目支撑。

语义链、语义网与知识发现研究

实验室成员作为研究骨干参与国家重大基础研究计划973项目“语义网格的基础理论、模型与方法研究”中的子课题“语义资源空间模型、理论、方法和工具”的研究;作为核心骨干负责863项目“基于Trustie技术平台的电力生产管理系统高可靠性开发环境的研制及示范工程”中“面向电力生产管理系统的可信性保障体系”的研究工作。此外,作为客座研究人员曾主持该所的两项开放课题“语义链网络的代数模型研究”和“语义链网络的类比推理研究”。发表论文18篇,主要研究成果发表在Future Generation Computer Systems,Int. J. High Performance Computing and Networking,International Conference on Semantics Knowledge and Grid等国际期刊和国际会议上。

近期,实验室关注“物联网环境下基于语义的主动事件链接网络模型研究”。

网络的大数据传输潜力分析及路由机制研究

应用随机过程理论、大偏差理论、微积分理论,提出一套理论分析框架和方法,针对承载大数据的移动网络、固定网络或混合网络,根据不同的信息传输方式,对网络的大数据传输进行建模,洞悉信息的时空传播过程,揭示网络的大数据传输潜力。在对网络的大数据传输潜力分析基础上,针对大数据的特点,提出一套路由机制,实现高成功率、低时延的大数据传输。

基于大数据的移动健康监测系统的研究与开发

利用智能移动终端(如智能手机)对人体数据进行实时感知和采集,设计数据预处理算法,对数据进行清洗,消除由手机方向不同、放置位置不同等因素对智能手机所采集的数据带来的影响,采用基于大数据的解析和推理机制,对人体的基本动作实现智能化识别,探索人体动作智能化识别的工程实现及应用。

理论研究与行业实践

理论研究与行业实践

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