您当前所在位置: 首页 > 学者
在线提示

恭喜!关注成功

在线提示

确认取消关注该学者?

邀请同行关闭

只需输入对方姓名和电子邮箱,就可以邀请你的同行加入中国科技论文在线。

真实姓名:

电子邮件:

尊敬的

我诚挚的邀请你加入中国科技论文在线,点击

链接,进入网站进行注册。

添加个性化留言

已为您找到该学者15条结果 成果回收站

上传时间

2010年12月08日

【期刊论文】基于代价的XML路径索引构建

周水庚, 胥正川, 凌鸿, 周傲英

小型微型计算机系统,2006,27(9):1608~1613,-0001,():

-1年11月30日

摘要

处理路径表达式是XML查询技术中的难点和热点。在本实验室提出的XML路径表达式索引—结构化映射的基础上,为了降低构建索引所需的空间开销,本文提出了构建路径索引的代价模型,并设计了基于给定查询负载,有选择地构建路径索引的相应算法,为给定查询负载自动选择近最优索引模式(NOIS)。本文还提出了当查询效率发生变化时,系统对索引模式进行自适应调整的策略。实验研究表明:使用本文方法,系统可在不影响路径表达式处理效率的前提下,大大降低路径索引的空间开销,取得查询收益和空间开销的较佳权衡。

XML查询, 路径索引, 代价模型, 近最优索引模式

上传时间

2010年12月08日

【期刊论文】基于模型映射的GML文档存储和查询方法

周水庚, 朱付保, 关佶红,

计算机研究与发展,2006,43(S1):510~516,-0001,():

-1年11月30日

摘要

GML是由OGC推出的一种基于XML数据格式的地理标记语言,是空间数据编码、传输、存储和发布的一种国际标准,适用于Internet环境中的地理数据共享、交换和集成。随着GML的广泛应用,如何有效地管理GML数据是亟待解决的问题。提出了一种基于模型映射的GML文档存储和查询方法,该方法主要针对无模式的GML文档,也可用于有模式GML文档的存储。通过对文档树结点的分析和处理,建立文档到对象关系数据库模式的映射,保留文档中的结构信息,实现GML文档到数据库中的存储;并支持空间数据分析和非空间信息查询。

地理标记语言, 模式, 模型映射, 对象关系数据库

上传时间

2010年12月08日

【期刊论文】P2P 信息检索及其优化策略3)

周水庚, 凌波, 吕永成, 周傲英, Ng Wee Siong

计算机科学,2006,33(8):173~177,-0001,():

-1年11月30日

摘要

本文研究对等计算(P2P)环境中语义丰富的信息检索及其优化策略,提出了P2P信息检索系统(PIRS),实现了P2P环境中语义丰富的信息检索,定义了一套评价PIRS效率的指标体系;明确了决定PIRS效率的关键因素并提出相应的解决策略,包括:基于向量空间模型的节点数据分类管理策略、基于节点聚类的系统数据管理策略以及自适应查询路由策略,并用实验结果验证了这些策略的有效性。

对等计算,, 信息检索,, 优化策略

上传时间

2010年12月08日

【期刊论文】N2SHOQ(D): 描述逻辑SHOQ(D) 的一个非单调扩展

周水庚, 王淞昕, , 王飞, 周傲英

计算机研究与发展,2005,42(2):570~575,-0001,():

-1年11月30日

摘要

描述逻辑SHOQ(D)给出了Web本体语言DAML+OIL的语义,但SHOQ(D)只能处理严格成立的完备知识,不能处理在实际情况中经常出现的不完备知识。对描述逻辑SHOQ(D)进行扩展,提出了能够处理不完备知识的非单调描述逻辑N2SHOQ(D)。给出了N2SHOQ (D)的语法和语义,定义了N2SHOQ(D)中的蕴涵推理关系,研究了N2SHOQ(D)所具有的性质。 N2SHOQ(D)为扩展DAML+OIL语言到能够处理不完备知识的情形提供了语义支持。

语义Web, DAML+, OIL, 描述逻辑, 非单调推理

上传时间

2010年12月08日

【期刊论文】一种新的基于kNN和Rocchio的文本分类方法

周水庚, 张政, 周傲英

计算机研究与发展,2004,41(S1):226~230,-0001,():

-1年11月30日

摘要

自动文本分类技术是一种对电子文档进行管理的有效方法,到现在为止,国内外学者提出了许多文本分类的方法,其中kNN和Rocchio是两种比较常见的方法。kNN的特点是有很好的分类效果,但是分类的效率比较差;而Rocchi。的特点是有很好的分类效率,但是分类效果却不理想。首先对kNN和Rocchio的算法进行深入的研究和比较,然后提出了一种新的基于kNN和Rocchio的文本分类方法,命名为Rocchi>kNN方法。这种分类方法先用Rocchio为测试文档产生候选类别,然后再用kNN从候选类别中为测试文档选择出最终类别。这种方法既有kNN分类效果好的特点,又有接近Rocchio的分类效率。同时,还研究了用两种不同的方法来决定候选类别的数目。在中文文档库上的实验表明,新的文本分类方法的效果比单独的kNN和Rocchio的效果都要好,同时分类效率要比kNN好并且接近Rocchio。

文本分类, Rocchio, kNN, Rocchio-k-NN

合作学者

  • 周水庚 邀请

    复旦大学,上海

    尚未开通主页