摘要：社会化系统是以用户为核心的系统,利用用户参与可以持续地改进系统的质量。而当前的系统并没有有效利用用户参与信息来改善系统的数据质量。提出了利用用户信息改进系统的数据质量从而提高查询结果质量的策略;综合这些策略,设计了一个社会化文献检索与管理系统。作为一个完整的社会化系统,其集成了数据采集、数据清洗、用户标记系统以及论文结果排序等技术。通过实验验证了系统的有效性。

摘要：人们设计了许多索引以有效地处理高维空间中的近邻查询和区域查询。已经证明,维数较高时利用高维索引处理这两类查询几乎不可能比线性扫描快。提出了一种两层索引以自适应地识别数据集中的聚簇;数据集具有聚簇特性时,用该索引处理邻近查询和区域查询比现有的索引结构快;对其他数据集,利用该索引处理邻近查询和区域查询与线性扫描大致相当。该索引的上层结构将一些参考点组织成一棵二叉树,下层结构是一系列动态哈希表。数据集中的数据点根据它们到参考点的相对距离被哈希到相应的哈希桶中。查询处理时用查询点到参考点的距离进行剪除搜索。实验表明,提出的索引结构具有良好的性能。