摘要：调试软件中的非确定错误对软件开发有重要意义.近年来,随着云计算系统的快速发展和对录制重放调试方法研究的深入,使用异常检测方法从大量文本日志或控制流日志等数据中找出异常的信息对调试愈发重要.传统的异常检测算法大多是为检测和防范攻击而设计的,它们很多基于马尔可夫假设,对事件流上的剧烈变化很敏感.但是新的问题要求异常检测能够检出语义级别的异常行为.实验表明现有的基于马尔可夫假设的异常检测算法在这方面表现不佳.提出了一种新的基于文法编码的异常检测算法.该算法不依赖于统计模型、概率模型、机器学习及马尔可夫假设,设计和实现都极为简单.实验表明在检测高层次的语义异常方面,该算法比传统方法有优势.

摘要：建立一个专门的错误报告数据库 ,记录开发大型分布式GIS中各阶段发现的错误信息 ,然后根据数据库中的错误记录进行量化分析 ,得出错误分布情况 目的是识别出有错误倾向的代码 ,为如何合理地分配有限的测试资源提供依据 。

摘要：针对不同分辨率的测量地形数据源,提出了镶嵌四叉树模型,用以实现对多分辨率数据源的镶嵌,以及与细节层次(IOD)算法的融合。设计了基于此模型的批LOD算法,给出了相关公式,并设计了一种从CPU到GPU的渐进LOD数据传输方法。分析了镶嵌四叉树的场景浏览模式,设计了基于此模型的双向两级外存数据调度算法,通过水平、高度两个方向的预测和两级数据预取实现数据页的动态更新,实现了三维地形场景的快速构建和实时浏览。实验表明,该算法能够快速处理大规模多分辨率数据源并且能够充分发挥CPU、GPU与I/O的效率,从而在有限环境下进行快速实时绘制。

摘要：在研究GIS中空间数据模型的基础上,利用空间数据本身的面向对象特性,结合现有的对象关系型数据库(ORDB)中的抽象对象类型,提出了基于ORDB的空间数据库的存储模型。并介绍了大型分布式网络GIS系统VegaGIS中空间数据库的设计及其实现。

摘要：协同过滤(CF)是推荐算法中一个重要的研究方向,近期的工作表明CF可以有效地挖掘用户-物品交互背后的潜在意图来精细化建模用户和物品的表示,从而服务下游的推荐任务。然而,本文认为现有的工作没有很好地解决用户-物品交互无偏化问题,它们一般根据假定的而非显式建模的意图生成用户和物品的解离表示。对此,本文提出了一个新的无偏差解离协同过滤(DebiasedCF)推荐框架,该框架利用用户的个人历史来提取其潜在意图,用于表示学习。具体地说,首先利用意图提取模块对用户意图进行显式建模;然后分别对各意图子图进行无偏化;再执行嵌入传播,从而为每个意图生成相应的解离表示;最后设计了一个意图嵌入聚合层来进一步融合在不同意图子图中学得的解离表示。实证结果表明,本文的框架能够在最先进的基线方法基础上取得实质性的改进。进一步的分析验证了提取的用户意图在去偏差和用户-物品表示建模方面的优势。

摘要：为解决当前基于会话的推荐系统方法在建模用户偏好时存在拍取的用户兴趣表示单一、静态问题,提出了一种动态层次意图学习网络。该网络同时考虑用户的多层意图和动态序列行为,设计了动态卷积神经网络和兴趣聚集门2个模块,并在每层抽取用户的特定粒度意图。此外还提出一个层级意图上下位损失函数,来约束用户意图的层次性。最后使用融合多种粒度的意图会话表示进行推荐。在3个真实数据集上的大量实验表明,模型在准确性和多样性上同时优于其他基于会话的推荐方法。

摘要：针对面向内存结构的地理标记语言(GML)查询方法在处理大数据量时耗费大量计算资源,而采用过滤器和索引等技术来解决又会使数据处理过程复杂化的问题,研究了GML 即时查询引擎的设计与实现。首先设计了一种接口灵活的 GML 查询语言 GeoXPath,在深入分析相关引擎实现机制的基础上,提出了一种基于非抽取解析方式和具有简洁数据结构的 GML 即时查询引擎,该引擎采用 GML 结构直接转换等优化方法,无需附加流程。实验表明,所实现的引擎具有很好可用性,既可用于普通计算环境下较大 GML 文档的即时查询,也可结合过滤器和索引技术进一步提高 GML 空间数据库的查询效率。

摘要：为了解决并行矢量空间分析在数据划分阶段的负载均衡问题,研究了矢量空间数据的划分,提出了一种基于空间聚类思想的矢量空间数据划分方法。该方法充分考虑矢量空间数据规模以及空间邻近性特征对并行空间分析算法效率的影响,首先采用空间填充曲线对二维空间数据进行编码,保证空间要素邻近性特征;然后用空间要素集合对空间要素流进行填充,从而确保各个子任务集中的要素数据规模相对均衡。以并行叠加分析中点面、线面、面面叠加操作为例,设计了对比实验。实验结果表明,该方法能够有效提高以线、面要素为操作对象的并行算法负载均衡度和提高并行算法整体运行效率。

摘要：新一代并行空间分析将面临空间大数据分析和实时空间分析服务的挑战。矢量空间计算作为GIS系统中的重要组成部分,在并行化算法设计中存在负载不均,并行扩展性差,IO性能低等技术瓶颈。本文首先从应用需求和技术发展的演变历史回顾了矢量空间分析算法发展过程;然后,从研究现状的角度详细阐述了并行矢量空间分析计算的研究成果,总结了并行空间分析算法的算法特征和技术瓶颈,对不同并行编程模型进行了对比,并提出了并行空间分析算法的研发流程;最后,从发展前景的角度预测了全空间信息系统中基于多粒度时空对象的空间数据模型和计算方法的发展趋势,提出了以内存计算等技术实现存算一体化的新型空间数据模型和分析方法的技术趋势。

摘要：介绍了VegaGIS中的空间数据引擎CoSDE的体系结构、设计和实现,通过空间数据引擎CoSDE提供的服务实现对多种空间数据库的直接访问。CoSDE采取了真正的三层C/S体系,屏蔽了客户端对数据库的直接访问,它与具体的数据库实现了物理上的分离,同时实现了真正的跨平台。