李湛
- 作品数:4 被引量:9H指数:1
- 供职机构:北京大学深圳研究生院信息工程学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 互联网+时代:用数据管理工作被引量:1
- 2015年
- 伴随知识社会的来临,驱动当今企业组织变革的不仅是无所不在的网络,还有无所不在的计算、无所不在的数据、无所不在的知识。企业在运营过程中的知识管理、数据管理愈发引人关注。本文聚焦于企业的数据管理领域,探讨互联网时代所带来的崭新工作方式。
- 王腾蛟李湛
- 关键词:互联网时代企业组织变革知识社会知识管理管理领域
- 金融大数据中的并行查询被引量:1
- 2015年
- 大数据在金融业的应用
金融业是信息密集型的服务产业,在金融领域,各项业务的开展离不开数据的支持,如银行业内使用大数据处理查询技术,分析客户背景资料,建立用户风险等级,帮助银行进行个性化市场营销和风险管理,辅助银行业进行决策;在资本市场中,通过收集、挖掘并分析用户在社交网络上的数据,预测人们的情绪波动,借此评估人们的投资行为,挖掘出金融活动背后隐藏的金融风险;在互联网金融业,通过对业内产生的复杂数据进行整理、查询、挖掘,以此提供个性化金融服务,还可对互联网金融进行监督。
- 李湛
- 关键词:查询技术金融业个性化金融服务银行业
- 面向大规模数据集的并行化Top-k Skyline查询算法被引量:7
- 2015年
- 随着数据规模的日益庞大,在大规模数据集中帮助用户定位出数据量可控的代表性信息显得越发重要。虽然Top-k Skyline查询能够找到数据集中前k个最具代表性的信息,在获取代表性信息的同时又控制了结果规模,满足了上述要求,但是现有的Top-k Skyline查询在面对大规模数据集时效率较低,并不适用于大规模数据集。为了解决这个问题,将Top-k Skyline查询与并行化处理相结合,提出了一种面向大规模数据集的并行化Top-k Skyline查询算法PTKS(parallel Top-k Skyline),通过充分利用分布式资源,将原有查询进行有效的并行化处理,同时设计了基于用户偏好的用于缩减结果数据量的筛选规则,满足用户需求。在真实数据集上进行了相关实验,并与现有方法进行了对比,结果表明PTKS在大规模数据集上的查询效率更具有优势,能很好地适用于大规模数据集。
- 杨林青李湛牟雁超樊里略李红燕王腾蛟雷凯
- 关键词:大规模数据集SKYLINE
- 分布式环境下海量数据连接聚集查询方法、装置和系统
- 本发明提供了分布式环境下海量数据连接聚集查询方法、装置和系统,涉及数据处理领域。本发明提供的分布式环境下海量数据连接聚集查询方法,通过在每个节点中设置了部分源表的源表片、记录有与源表片中主元组相关联的副元组的副表和关系表...
- 李湛王腾蛟雷凯
- 文献传递