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朱扬勇

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姓名：朱扬勇
目前身份：
担任导师情况：
学位：
学术头衔：

博士生导师，
职称：-
学科领域：

计算机软件
研究兴趣：

个人简介

朱扬勇,1989年9月考入复旦大学计算机科学系攻读硕士学位，于1992年2月提前半年结束硕士阶段学习，免试直升攻读博士，1994年7月提前半年获计算机软件专业理学博士学位，同年8月留校于计算机系任教至今。上海市复旦大学计算机与信息技术系教授、博导；上海（国际）数据库研究中心博导、教授；上海市信息化专家委员会委员；上海生物学会理事；上海市计算机学会理事兼电子商务专业委员会主任；上海市计算机软硬主题专家组专家；上海科技预见专家；上海市科技成果转化咨询专家，上海生物信息学会理事；上海生物信息技术研究中心学术委员会委员等。长期从事企事业单位的信息化建设工作，同时拥有丰富信息化理论和实际经验。编写了《客户/服务器数据库应用开发》《数据库与智能数据分析》等专著，主持研究生“数据挖掘数据仓库讨论班”，建立了国内著名的数据挖掘讨论网站（www.dmgroup.org.cn）。教学成果“数据库课程建设与实践”获1997年度上海市教委优秀教学成果三等奖,并获97年度复华教学科研奖。主持完成过十多项国家863、部委的研究开发项目，获得多项科研成果，获上海市科技进步奖四次。作为负责人完成两个863-306项目演绎的面向对象数据库DOOD系统及其应用”和“数据挖掘工具研制及其应用”。开发了数据挖掘工具CRD和ARMINER两个系统，系统均通过了鉴定达到国际先进水平。还作为主要参加者参与了上海市教委重点学科项目“数据挖掘语言及其优化技术研究”的研究工作。
    作为负责人完成的关于数据挖掘技术研究与应用方面项目有：
    “数据挖掘应用平台研制及其应用”，国家863项目
    “智能化的客户分析平台研制”，信息产业部2001年信息产业科研试制计划
    “基因信息数据挖掘平台”，上海市科委发展基金
    “数据可视化技术研究”，上海市科委发展基金
    “生物信息学数据仓库平台”上海市科委重大科研项目
    “世博网站的优化技术与实现”，上海市科委发展基金
    目前承担的项目：
    “生物序列数据库数据模型、索引、体系结构研究”，国家自然科学基金
    上述项目的主要研究成果，发表在《J. of Comput. Sci. & Technol.》、《计算机学报》、《软件学报》、《高技术通讯》、《计算机研究与发展》和《计算机科学》等刊物上，共发表论文80多篇。

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2006-08-21

【期刊论文】A new Algorithm for Performing Ratings-based Collaborative Filtering

朱扬勇， Fengzhao Yang， Yangyong Zhu， and Bole Shi

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

Collaborative filtering is the most successful recommender system technology to date. It has been shown to produce high quality recommendations, but the performance degrades with the number of customers and products. In this paper, according to the featur

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2006-08-21

【期刊论文】IncLOF：动态环境下局部异常的增量挖掘算法

朱扬勇，杨风召，，施伯乐

计算机研究与发展，2004，41（3）：477～484，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

异常检测是数据挖掘领域研究的最基本的问题之一，它在欺诈甄别、贷款审批、气象预报、客户分类等方面有广泛的应用。以前的异常检测算法只适应于静态环境，在数据更新时需要进行重新计算。在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上，提出一种在动态环境下局部异常挖掘的增量算法IncLOF，当数据库中的数据更新时，只对受到影响的点进行重新计算，这样可以大大提高异常的挖掘速度。实验表明，在动态环境下，OF的运行时间远远小于LOF的运行时间，并且用户定义的邻域中的最小对象个数与记录数之比越小，效果越明显。

数据挖掘，异常检测，局部异常因子，局部可达密度，增量挖掘算法

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2006-08-21

【期刊论文】CIAS：一个客户智能分析数据挖掘平台

朱扬勇，朱建秋，蔡伟杰

小型微型计算机系统，2003，24（12）：2255～2259，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

CIAS是将数据挖掘技术应用在CRM领域而开发的一个客户智能分析平台。它将数据挖掘划分为三个层次：算法层、商业逻辑层、行业应用层，构建了一种新型的数据挖掘系统体系结构。CIAS的商业逻辑层包括交叉销售、客户响应、客户细分、客户流失、客户利润，五个商业模型。通过在商业模型和挖掘算法之间建立映射，CIAS使得用户直接利用商业模型解决问题，而不是面对复杂的算法，从而提供友好、易用的数据挖掘应用环境。

数据挖掘，客户关系管理，商业模型， PMML， COM构件

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2006-08-21

【期刊论文】AR Miner: A Data Mining Tool Based on Association Rules

朱扬勇， ZHOU Haofeng， ZHU Jianqiu， ZHU Yangyong and SHI Baile

Vol. 17 No.5 J. Comput. Sci. & Technol. Sept. 2002，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

In this paper, ARMiner, a data mining tool based on association rules, is introduced. Beginning with the system architecture, the characteristics and functions are dis-cussed in details, including data transfer, concept hierarchy generalization, mining ru

association rule,， negative item,， interestingness,， concept hierarchy

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2006-08-21

【期刊论文】A Top-down Algorithm for Mining Web Access Patterns from Web Logs

朱扬勇， Jian-Kui Guo， Ruan Bei-jun， Yang-Yong Zhu

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

This paper proposes a new algorithm, called TAM-WAP (the shorthand for Top-down Algorithm for Mining Web Access Patterns), to mine interesting WAP from Web logs. TAM-WAP searches the P-tree database in the top-down manner to mine WAP. By selectively build

Sequential Mining,， Web Mining,， Web Usage Mining,， Web Access Pattern,， P-tree Database

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2006-08-21

【期刊论文】A Multi-Supports-Based Sequential Pattern Mining Algorithm 1

朱扬勇， Yun Xiong， Yang-yong Zhu

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

Sequential pattern mining is now widely used in various areas, such as the analysis of biological sequences, Web access patterns, customer purchase patterns and etc. In this paper, we propose a new definition for M-sequences. Also we present multiple supp

Data mining,， Sequential pattern mining,， Multiple supports

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2006-08-21

【期刊论文】一种有效的量化交易数据相似性搜索方法

朱扬勇，杨风召，

计算机研究与发展，2004，41（2）：362～368，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

量化交易数据与一般交易数据的不同之处在于它在各个维上的值是数值型而不是二值型的。研究这种数据的有效的相似性搜索方法是一个重要而具有挑战性的课题。提出了一个新的相似性度量函数Hsimo，这个度量函数可以较好地克服Lp等传统的距离函数在高维空间中的缺点，并能将二值型和数值型数据距离的计算整合到一个统一的框架中去。结合量化交易数据的特点，构造了定义在该函数上的相似性索引结构，并对建立在该索引结构上的相似性查询方法进行了阐述。实验表明，这种搜索方法对量化交易数据的相似性搜索有较高的修剪率，能大大地加快搜索的速度。

相似性搜索，高维数据，距离函数，量化交易数据，索引结构

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2006-08-21

【期刊论文】一个基于兴趣度的关联规则采掘算法

朱扬勇，周皓峰，施伯乐

计算机研究与发展：2002，39（1）：450～457，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

关联规则是当前数据采掘研究的主要领域之一，获取具有更高价值的规则是该领域的一个研究重点针对目前太多数采掘算法只能发现正项的关联规则和仅仅将兴趣度作为规则过滤工具的问题，在先前研究的基础上，提出了通过改进有关定义和引进反向项集的概念来进一步发现包岔负项的关联规则的思想。并结出了相应的算法。最后，耐这个算法给出了一定的评价和实例分析。

关联规则,，兴趣度,，反向项集

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2006-08-21

【期刊论文】演绎的面向对象数据库(DOOD)研究①

朱扬勇，施伯乐②，朱扬勇③，刘宏亮

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

介绍了在演绎库（KBASE-P）与对象库（FOODB）基础上实现的一个演绎的面向对象数据库系统（DOOD）。系统支持对象的递归查询等操作，还引入了IODB与DODB等概念。用于演绎对象的生成。系统采用O-DATALOG语言，用于实现对象问的演绎，并继承了演绎库的优化策略。

数据库,，演绎,，面向对象

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2006-08-21

【期刊论文】兴趣度——关联规则的又一个阈值

朱扬勇，周欣，沙朝锋，施伯乐

计算机研究与发展：2000，37（5）：527～633，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

关联规则的果掘是数据采掘研究的一个重要方面分析现有的关联规则采掘算法中所存在的问题：首先是关联规则在其表达形式上没有考虑各种可能的反面示倒的影响。因而导致知识表达功能的不够完善；其次是响可能一条规则即使可信度和支持度都很高。仍没有实际意望。甚至是误导性的。因此对关联规则的形式定义作了修改。将运用差异思想引人的兴趣度阈值运用到关联规则中来。并给出其形式定义。在分析了兴趣度的实际意望以后，讨论了兴趣度与概念层次的结合。

数据采掘，关联规则，兴趣度，概念层次

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2006-08-21

【期刊论文】AR Miner: A Data Mining Tool Based on Association Rules

朱扬勇， ZHOU Haofeng， ZHU Jianqiu， ZHU Yangyong and SHI Baile

Vol. 17 No.5 J. Comput. Sci. & Technol. Sept. 2002，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

association rule,， negative item,， interestingness,， concept hierarchy

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2006-08-21

【期刊论文】CIAS：一个客户智能分析数据挖掘平台

朱扬勇，朱建秋，蔡伟杰

小型微型计算机系统，2003，24（12）：2255～2259，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

数据挖掘，客户关系管理，商业模型， PMML， COM构件

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2006-08-21

【期刊论文】A Top-down Algorithm for Mining Web Access Patterns from Web Logs

朱扬勇， Jian-Kui Guo， Ruan Bei-jun， Yang-Yong Zhu

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

Sequential Mining,， Web Mining,， Web Usage Mining,， Web Access Pattern,， P-tree Database

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2006-08-21

【期刊论文】IncLOF：动态环境下局部异常的增量挖掘算法

朱扬勇，杨风召，，施伯乐

计算机研究与发展，2004，41（3）：477～484，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

数据挖掘，异常检测，局部异常因子，局部可达密度，增量挖掘算法

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2006-08-21

【期刊论文】一种有效的量化交易数据相似性搜索方法

朱扬勇，杨风召，

计算机研究与发展，2004，41（2）：362～368，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

相似性搜索，高维数据，距离函数，量化交易数据，索引结构

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2006-08-21

【期刊论文】基于ARMA模型的联机时间序列数据分割算法*

朱扬勇，黄超

模式识别与人工技能，2005，18（3）：129～134，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

白回归移动平均（ARMA）模型近年来被广泛用于时间序列数据的预测、聚类以及相似性查找等。由于现实中的时间序列数据其底层生成机制与结构经常动态发生变化，因而对跨越较长时期的数据建立一个单一静态的ARMA模型并不合适。本文提出一种联机分割算法，首先对数据建立动态的ARMA模型，然后根据模型的预测信息与历史数据的特征信息，判断是否适合继续使用该模型描述后续数据，或者需要对数据进行分割，从而逐段建立ARMA模型。算法能够处理持续数据流，对仿真数据与实际数据的试验结果表明，本文所提出的算法是实用有效的。

时间序列,，白回归移动平均模型,，分割

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2006-08-21

【期刊论文】基于商品分类信息的关联规则聚类

朱扬勇，阮备军

计算机研究与发展，2004，41（2）：352～360，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

关联规则挖掘经常产生大量的规则，为了帮助用户做探索式分析，需要对规则进行有效的组织。聚类是一种有效的组织方法。已有的规则聚类方法在计算规则间距离时都需要扫描原始数据集，效率很低，而且聚类结果是固定数目的簇，不利于探索式分析。针对这些问题，提出了一种新的方法。它基于商品分类信息度量规则间的距离，避免了耗时的原始数据集扫描；然后用OFFICS聚类算法产生便于探索式分析的聚类结构。最后用某个零售业公司的实际交易数据做了实验，并通过可视化工具演化了聚类效果。实验结果表明此方法是实用有效的。

数据挖掘，关联规则，聚类，可视化