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公开(公告)号：CN102298624A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110233554.2
申请日：2011-08-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种同构对称发布订阅系统的近似动态环匹配方法，包括以下步骤：步骤1：获得订阅概率；步骤2：计算阈值位置间隔宽度和域中近似分界线；步骤3：估算节省的存储空间比例。本发明方法适用于任意数据分布的近似动态环匹配，能够应用在实时环境中，精确度提高了平均15个百分点。本发明方法的节省空间比例预测公式可计算任何数据分布类型，且具有高精确度，进一步挖掘订阅被匹配的概率在整个域尺寸空间的分布及分析各订阅维度之间的关系和不同维数据的分布特点，运用降低维度等策略使得预测结果更加接近真实值，可以得到更好的预测效果。
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公开(公告)号：CN103020234B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201210544907.5
申请日：2012-12-17
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于数据库管理技术领域，提供了一种面向同构对称发布及订阅系统的Top-k查询方法，针对结果是否可以打分进行排序，分别提出了基于高复杂度打分函数的面向匹配结果可以排序的Top-k查询算法和基于k-支配Skyline查询的面向匹配结果不可排序的Top-k查询算法，在订阅数量、打分函数复杂度、不同数据分布、选择度以及k值方面时间效率优势越明显，具有较高的学术价值及应用价值，解决了面向用户最优推荐的问题，对同构对称发布及订阅系统的环匹配海量候选结果进行了有效地处理，快速、高效地为用户推荐满意度最大化的匹配，实现了面向用户的最优推荐，具有较强的推广与应用价值。
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公开(公告)号：CN102298624B
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201110233554.2
申请日：2011-08-15
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种同构对称发布订阅系统的近似动态环匹配方法，包括以下步骤：步骤1：获得订阅概率；步骤2：计算阈值位置间隔宽度和域中近似分界线；步骤3：估算节省的存储空间比例。本发明方法适用于任意数据分布的近似动态环匹配，能够应用在实时环境中，精确度提高了平均15个百分点。本发明方法的节省空间比例预测公式可计算任何数据分布类型，且具有高精确度，进一步挖掘订阅被匹配的概率在整个域尺寸空间的分布及分析各订阅维度之间的关系和不同维数据的分布特点，运用降低维度等策略使得预测结果更加接近真实值，可以得到更好的预测效果。
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公开(公告)号：CN103020234A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210544907.5
申请日：2012-12-17
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于数据库管理技术领域，提供了一种面向同构对称发布及订阅系统的Top-k查询方法，针对结果是否可以打分进行排序，分别提出了基于高复杂度打分函数的面向匹配结果可以排序的Top-k查询算法和基于k-支配Skyline查询的面向匹配结果不可排序的Top-k查询算法，在订阅数量、打分函数复杂度、不同数据分布、选择度以及k值方面时间效率优势越明显，具有较高的学术价值及应用价值，解决了面向用户最优推荐的问题，对同构对称发布及订阅系统的环匹配海量候选结果进行了有效地处理，快速、高效地为用户推荐满意度最大化的匹配，实现了面向用户的最优推荐，具有较强的推广与应用价值。
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