检索结果-内蒙古大学图书馆

软件导刊 2016年第9期15卷 137-139页

作者：杨宗润北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

旅行时间是交通系统中一个重要的测量指标,精确的旅行时间预测对智能交通系统和先进交通信息系统发展有重要意义。数据采集技术为旅行时间计算提供了海量实时交通数据,如何利用海量实时交通数据精确且快速预测旅行时间成为当前旅行时间... 详细信息

旅行时间是交通系统中一个重要的测量指标,精确的旅行时间预测对智能交通系统和先进交通信息系统发展有重要意义。数据采集技术为旅行时间计算提供了海量实时交通数据,如何利用海量实时交通数据精确且快速预测旅行时间成为当前旅行时间研究中的一个热点问题。基于海量的车牌识别数据,在Hadoop框架下,用MapReduce编程模型,应用卡尔曼滤波法实现对路段旅行时间的预测,和其它算法对比,该算法预测准确性有显著提高。

关键词：旅行时间预测 MapReduce 卡尔曼滤波

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面向港口停留区域识别的船舶停留轨迹提取方法

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计算机应用 2019年第1期39卷 113-117页

作者：郑振涛赵卓峰王桂玲徐垚大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144 中电科海洋信息技术研究院有限公司岸基信息系统部北京100041

针对港口停留区域识别时船舶轨迹大数据的精度低、稀疏、漂移等问题,提出了一种多约束条件下的船舶停留轨迹提取(MPTSSE)方法。首先,结合船舶轨迹数据特点,给出了用于停留区域识别与提取的停留段概念的定义;其次,建立了基于速度、时间... 详细信息

针对港口停留区域识别时船舶轨迹大数据的精度低、稀疏、漂移等问题,提出了一种多约束条件下的船舶停留轨迹提取(MPTSSE)方法。首先,结合船舶轨迹数据特点,给出了用于停留区域识别与提取的停留段概念的定义;其次,建立了基于速度、时间差、停留时长、距离等多约束的轨迹停留段提取模型和并行化轨迹停留段提取算法;最后,基于Hadoop框架给出了船舶轨迹大数据集上的轨迹停留段提取算法实现。基于真实船舶轨迹数据的实验结果表明,与基于Stop/Move模型的轨迹停留提取方法相比,MPTSSE方法在三个港口泊位的提取中准确率提高了22%。MPTSSE方法能有效避免轨迹停留段误分割情况,同时在大规模船舶轨迹数据下具有较高的执行效率。

关键词：港口停留区域船舶轨迹数据停留轨迹多约束提取 Hadoop框架

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Flexisample:个性化近似聚合查询系统

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计算机与数字工程 2021年第12期49卷 2431-2436页

作者：赵博左昌麒房俊北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

大数据交互式查询分析对于查询时延具有较高需求,基于采样技术的近似计算服务通过牺牲一定的准确性可以获得较少的查询时延,其在大数据近似查询分析方面具有良好的普适性和广阔的应用前景。论文所述系统Flexisample是一个基于采样技术... 详细信息

大数据交互式查询分析对于查询时延具有较高需求,基于采样技术的近似计算服务通过牺牲一定的准确性可以获得较少的查询时延,其在大数据近似查询分析方面具有良好的普适性和广阔的应用前景。论文所述系统Flexisample是一个基于采样技术的个性化近似聚合查询系统,实现了针对查询请求的解析重写和逻辑样本组合策略,使其可以满足个性化的多维聚合查询需求。为了在满足多样个性化聚合查询请求的同时保证一定的准确率,Flexisample维护了一组优化设计后的分层样本,并且为了扩大样本在时间维度上的覆盖范围,系统利用在线数据流对分层样本进行维护与更新。将系统应用于电能质量数据聚合查询,结果表明:针对多个个性化聚合查询请求和查询时延约束,系统可以在满足业务人员个性化查询需求的同时有效降低查询时延,在时间消耗仅为全量查询不足7%的条件下,全部分层的查询准确率均达到了88%以上,样本存储空间相比直接存储减少了87.5%。

关键词：近似计算聚合查询分层采样样本维护

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一种基于深度学习模型的中文地址解析方法

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北方工业大学学报 2024年第5期36卷 30-38页

作者：王菁张睿轩邓欣颖林浩然北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

地址是我国城市数字化建设的重要空间资源和战略性基础信息资源,经解析处理后可应用在多个领域,因此提升地址解析的准确性十分必要。针对以上问题,本文提出一种基于深度学习模型的中文地址解析方法。该方法首先使用预训练语言模型来获... 详细信息

地址是我国城市数字化建设的重要空间资源和战略性基础信息资源,经解析处理后可应用在多个领域,因此提升地址解析的准确性十分必要。针对以上问题,本文提出一种基于深度学习模型的中文地址解析方法。该方法首先使用预训练语言模型来获取动态词向量,并利用双向门控循环单元的序列建模能力和卷积神经网络的平移不变性提取文本中的上下文语义特征;随后引入层归一化规范模型训练过程中的特征分布,再添加多头注意力机制使模型能够更有效地聚焦关键信息;最后引入条件随机场用于全局标注序列的学习和解码,完成中文地址解析任务。实验结果表明,所提模型在中文地址解析任务中的精确率、召回率和F1值均高于其他对比中文地址解析模型。

关键词：地址解析地址要素分类地址解析模型预训练语言模型双向门控循环单元

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基于融合数据库的海量传感器信息存储架构

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计算机科学 2016年第6期43卷 68-71,111页

作者：类兴邦房俊山东科技大学信息科学与工程学院青岛266590 北方工业大学云计算研究中心北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

在物联网、工业监控等系统中,庞大规模的传感器每时每刻都在产生大量的数据。实时数据库在处理高时效性数据方面具有较强的优势,但是在处理大规模传感器数据方面存在着存储量低、不便于扩展的弊端。而HBase在处理海量数据方面具有高读... 详细信息

在物联网、工业监控等系统中,庞大规模的传感器每时每刻都在产生大量的数据。实时数据库在处理高时效性数据方面具有较强的优势,但是在处理大规模传感器数据方面存在着存储量低、不便于扩展的弊端。而HBase在处理海量数据方面具有高读写性能、高扩展性、高可靠性和高存储量的优势。通过将实时数据库与HBase相结合,设计并实现了基于融合数据库的传感器信息存储架构。该架构采用多租户机制,对HBase写入进行了优化,将原来分散的传感器数据集中式存储,并把传感器元数据与历史数据分离存储,同时维持了实时数据库原有的查询、数据组织结构的特点。经过实验验证,该架构具有较高的读写性能以及良好的可扩展性,有效避免了Region写入热点,实现了集群负载均衡。

关键词：实时数据库 HBase 传感器数据集中式存储写入优化

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一种面向多场景的轨迹相似度计算框架

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北方工业大学学报 2024年第1期36卷 91-99页

作者：赵卓峰鲍越李舸飞北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

轨迹相似度计算作为轨迹数据分析中的一个研究热点,主要用来衡量两个移动对象轨迹相似程度。已有的轨迹相似度计算工作主要根据不同类型的轨迹数据和应用场景提出了大量轨迹相似性度量方法,但随着轨迹数据采集手段的逐渐丰富和应用需求... 详细信息

轨迹相似度计算作为轨迹数据分析中的一个研究热点,主要用来衡量两个移动对象轨迹相似程度。已有的轨迹相似度计算工作主要根据不同类型的轨迹数据和应用场景提出了大量轨迹相似性度量方法,但随着轨迹数据采集手段的逐渐丰富和应用需求的发展,在轨迹相似性计算方面却缺少一个统一的框架以支持多样化轨迹数据下的相似轨迹分析。为此,本文在综合分析已有相似轨迹度量方法共性特征基础上,提出了一个兼容多种轨迹相似度度量方法的集成计算框架(Multiple Scenarios Similarity Trajectory Framework,MSSTJ),并通过一种统一的轨迹数据分区索引方法来优化不同相似轨迹度量方法的计算效率,从而使得用户可以通过参数化配置的简单方式来实现不同场景下多样化的轨迹相似度高效计算的需求。通过基于两类不同类型轨迹数据集的相关实验表明,MSSTJ可以帮助用户快速实现不同的轨迹相似度计算算法,并且实现的算法具有较好的性能表现。

关键词：轨迹相似度计算多场景集成计算框架分区索引优化轨迹相似度算法

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基于实体-数据的物联网服务建模

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计算机系统应用 2023年第6期32卷 70-79页

作者：王久超赵卓峰北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

物联网服务作为信息世界软件服务通过物联网向现实世界的延伸,其在物联网系统具有重要的作用.然而,不同于传统Web服务,物联网服务具有现实感知、数据驱动、异构分布、时空相关等新特点,使得现有的服务模型不足以对物联网服务有效刻画,... 详细信息

物联网服务作为信息世界软件服务通过物联网向现实世界的延伸,其在物联网系统具有重要的作用.然而,不同于传统Web服务,物联网服务具有现实感知、数据驱动、异构分布、时空相关等新特点,使得现有的服务模型不足以对物联网服务有效刻画,进而也不能满足物联网应用中的后续服务发现、服务卸载、服务组合等需求.在凝练分析物联网服务建模需求和已有物联网服务模型的基础上,提出了一种基于实体-数据的物联网服务建模框架,该框架提出了服务、实体、数据三元信息融合的物联网服务模型概念及概念关系,重点定义了服务、实体、数据的时空属性及时空依赖关系,以支持基于时空相关性的物联网服务关联表示与分析,并通过扩展OWL-S(ontology Web language for services)给出了基于实体-数据的物联网服务描述方式.最后,结合一个高速公路物联网应用案例对模型的使用方式和效果进行了讨论.

关键词：物联网服务物联网服务模型物联网物联网实体物联网数据

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基于图卷积网络的产业领域科技服务资源命名实体识别

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计算机与数字工程 2023年第1期51卷 20-27页

作者：张硕赵卓峰刘晨北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

针对产业领域科技服务资源中存在专业术语复杂、实体边界识别困难及不能有效提取文本远距离语义特征的问题,提出了一种基于图卷积网络(GCN)的产业领域科技服务资源命名实体识别方法。对现有的BERT-BiLSTM-CRF方法进行改进。首先,通过额... 详细信息

针对产业领域科技服务资源中存在专业术语复杂、实体边界识别困难及不能有效提取文本远距离语义特征的问题,提出了一种基于图卷积网络(GCN)的产业领域科技服务资源命名实体识别方法。对现有的BERT-BiLSTM-CRF方法进行改进。首先,通过额外加入辅助特征词性特征对BERT层获取的字符向量进行扩展补充,并通过多头注意力机制设置权重来获取字符间的语义信息;然后,在双向长短期记忆网络(BiLSTM)基础上融入图卷积网络,用于挖掘字符及字符间关系的结构信息,将BiLSTM提取到的特征表示与字符间的依存关系矩阵拼接融合,充分获取文本的全局特征。最后将GCN层获取的特征向量送入条件随机场(CRF)模型进行序列解码,选取出全局最优序列,即为实体识别的结果。实验结果表明,该方法优于传统的命名实体识别方法,可以提高产业领域科技服务资源命名实体识别的准确率。

关键词：产业领域科技服务资源命名实体识别图卷积网络

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面向数据湖存取性能优化的数据并行处理技术研究

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北方工业大学学报 2024年第3期36卷 1-10页

作者：赵卓峰陈元梅宇生北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

本文围绕数据湖应用背景下海量数据的高性能存取需求,以新型数据存储模型和分布式存储及缓存机制为目标,通过对数据湖存储结构、数据访问模式和数据处理方法进行分析,开展数据湖存取性能优化问题研究。首先,结合数据湖系统中的文件系统... 详细信息

本文围绕数据湖应用背景下海量数据的高性能存取需求,以新型数据存储模型和分布式存储及缓存机制为目标,通过对数据湖存储结构、数据访问模式和数据处理方法进行分析,开展数据湖存取性能优化问题研究。首先,结合数据湖系统中的文件系统存储方式,设计了一种基于列式存储的数据存储结构,并通过索引优化技术提高数据访问速度。其次,针对数据湖中常用的批处理和流处理这两种访问模式,提出了一种基于数据分区和缓存机制的访问优化方案,以提高数据访问的效率和稳定性。最后,针对数据湖在大规模数据情况下更新和增量计算出现的计算时间长问题,提出了一种基于Spark并行计算和分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)的数据处理方案,以提高数据处理的速度和可靠性。实验结果表明,本文提出的数据湖存储性能优化技术相对于现有方法能够有效地提高数据的存储、访问和处理效率。

关键词：数据湖存取性能数据分区并行计算索引优化

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基于层次分析法和市场法的数据资产定价方法

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北方工业大学学报 2024年第1期36卷 150-156页

作者：张淳瑞房俊北方工业大学信息学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

数据资产定价至今是一个具有挑战性的问题。随着大数据时代的来临,数据资产已成为企业核心竞争力和决策支撑的关键要素。由于数据资产的特殊性,传统的资产定价方法不能完全适用于数据资产,目前还缺乏明确的交易规则和成熟的定价方法。因... 详细信息

数据资产定价至今是一个具有挑战性的问题。随着大数据时代的来临,数据资产已成为企业核心竞争力和决策支撑的关键要素。由于数据资产的特殊性,传统的资产定价方法不能完全适用于数据资产,目前还缺乏明确的交易规则和成熟的定价方法。因此,博弈论、期权定价法与市场对比法等成为数据资产定价的新探索方向。本研究在现有方法的基础上,提出一种综合运用层次分析法和市场法的定价模型。具体来说,首先采用专家打分方式选取合适的数据评估指标,运用层次分析法确定各评估指标的权重,然后在交易市场中搜集同类数据资产的交易案例,通过市场法计算市场修正系数,运用权重修正模型和系数修正模型对待评估数据资产进行定价。模型考虑了数据资产的特殊属性,也综合了多种定价方法的优势,能够实现对数据资产更准确和科学的评估。

关键词：数据资产定价层次分析法市场法指标权重专家打分法

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