王盛
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点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>>
- 一种大规模图数据上已知项搜索的优化方法
- 来,在社交网络、生物信息、软件工程、知识工程等领域,以图为天然组织结构的数据开始大量涌现,从而使得图数据的查询、搜索、挖掘等问题迅速成为研究热点.然而,由于图的计算复杂度高,现有的图数据搜索方法的可伸缩性差,难以应用于大...
- 钟鸣王盛刘梦赤
- 关键词：搜索算法
- 一种基于特征的混合推荐方法
- 2017年
- 论文给予用户关注度提出了基于特征的混合推荐方法 F-Hybrid(Feature-Hybrid)。通过LDA文本建模从电影摘要中抽取电影主题,并结合电影的其他基本信息构成电影的综合特征;然后根据用户评价过的电影的特征刻画出用户画像;最终,用户对新电影的预测评分由两个因素决定:一是由用户画像计算出的用户相似度;二是由变换用户评分矩阵得到的电影与用户关联度。基于MovieLens-1m数据集上的实验结果表明,F-Hybrid方法在准确率等指标上均优于一般的推荐方法。
- 王盛文卫东
- 一种大规模图数据上已知项搜索的优化方法被引量：1
- 2014年
- 近年来,在社交网络、生物信息、软件工程、知识工程等领域,以图为天然组织结构的数据开始大量涌现,从而使得图数据的查询、搜索、挖掘等问题迅速成为研究热点.然而,由于图的计算复杂度高,现有的图数据关键词搜索方法的可伸缩性差,难以应用于大规模图数据.创新性地从对用户搜索意图的探索出发,探讨了可能存在的不同类型的图搜索及其优化潜力,提出了根据不同类型搜索的特点采用专门的优化策略的思想;并针对其中非常重要和常见的"已知项搜索"提出了一种启发式优化方法,利用图中局部拓扑信息构建索引,并使用MapReduce技术处理大规模图数据,实现在搜索前裁剪匹配顶点,以少量可能存在的top-k答案丢失为代价来显著缩减搜索空间.实验证明该方法能够极大地减少已知项搜索的响应时间.
- 钟鸣王盛刘梦赤
- 关键词：索引
