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一种时序数据的聚类方法及装置: 本发明实施例涉及一种时序数据的聚类方法及装置。该方法包括：获取任一待聚类时序数据；将待聚类时序数据输入至预测模型，得到待聚类时序数据分别属于k个聚类分区的k个概率值；k个聚类分区是至少以第一目标函数为目标且采用样本时序数...; 王嘉川陈雷尤嘉李泽宇李诚

时空众包数据管理技术研究综述被引量：56: 2017年; 近年来,众包为传统数据管理提供了一种通过汇聚群体智慧求解问题的新模式,并成为当前数据库领域的研究热点之一.特别是随着移动互联网技术与共享经济模式的快速发展,众包技术已融入到各类具有时空数据的应用场景中,例如各类O2O(online-to-offline)应用、实时交通监控与动态物流管理等.简言之,这种应用众包技术处理时空数据的方式称为时空众包数据管理.对近期在时空众包数据管理方面的研究工作进行综述,首先阐述了时空众包的概念,解释了其与传统众包技术的关系,并介绍了各类典型的时空众包应用;随后描述了时空众包应用平台的工作流程及其任务特点;然后讨论了时空众包数据管理的3项核心研究问题和3类应用技术;最后,总结了时空众包数据管理技术的研究现状并展望了其未来潜在的研究方向,为相关研究人员提供了有价值的参考.; 童咏昕袁野成雨蓉陈雷王国仁; 关键词：共享经济 O2O模式隐私保护

支撑人工智能的数据管理与分析技术专刊前言被引量：1: 2021年; 近年来,支撑人工智能的数据管理与分析技术正成为大数据和人工智能领域研究的热点问题之一.利用和发展数据管理与分析理论技术,为提升人工智能系统全生命周期的效率和有效性提供基础性支撑,必将进一步促进基于大数据的人工智能技术发展与其在更大范围的推广应用.本专刊聚焦在数据管理与人工智能融合发展的过程中,数据库技术对人工智能的优化支撑作用,包括两方面:(1)传统数据管理分析的理论技术对人工智能的数据和计算过程的优化;(2)传统数据管理系统设计理念对开发通用且易用型人工智能平台的促进作用.; 陈雷王宏志童咏昕高宏; 关键词：人工智能数据管理数据库技术大数据全生命周期

群体智能中的联邦学习算法综述被引量：14: 2022年; 群体智能是在互联网高速普及下诞生的人工智能新范式。然而,数据孤岛与数据隐私保护问题导致群体间数据共享困难,群体智能应用难以构建。联邦学习是一类新兴的打破数据孤岛、联合构建群智模型的重要方法。首先,介绍了联邦学习的基础概念以及其与群体智能的关系;其次,基于群体智能视角对联邦学习算法框架进行了分类,从隐私、精度与效率3个角度讨论了联邦学习算法优化技术;而后,阐述了基于线性模型、树模型与神经网络模型的联邦学习算法模型;最后,介绍了联邦学习代表性开源平台与典型应用,并对联邦学习研究进行总结展望。; 杨强杨强童咏昕范力欣王薇王薇陈雷王魏; 关键词：群体智能隐私保护

无线传感器网络上的极值区域查询处理: 2010年; 提出了无线传感器网络上的一种查询——极值区域查询(peak region query,简称PRQ),即用户指定查询区域的大小和形状,例如半径为R的圆形区域,然后需要查询传感器网络中的某个区域,使得区域内传感器节点数据的某种聚集值最大.定义了极值区域查询的概念,并提出一种集中式算法以求解查询结果.由于传感器节点的能量有限,为了降低查询处理过程中的能耗,提出了分布式算法EXQ(an algorithm for extreme value query processing).与集中式算法相比,EXQ不但显著降低了能耗,而且使得每个传感器的能耗更加平均,从而延长了网络的使用寿命.EXQ的基本思想是,将整个网络划分为若干相互重叠的子区域,对每个子区域通过本地数据聚集得到一个本地结果,然后对这些结果再进行全局数据聚集从而得到查询结果.从理论和实验两方面分析和比较了集中式算法和EXQ的能耗和节点负载分布.; 熊蜀光李建中陈雷王新兵; 关键词：无线传感器网络查询处理极值分布式算法

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陈雷