李国良
作品数: 104被引量:551H指数:10
  • 所属机构:清华大学信息科学技术学院计算机科学与技术系
  • 所在地区:北京市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:国家自然科学基金

相关作者

冯建华
作品数:144被引量:737H指数:13
供职机构:清华大学信息科学技术学院计算机科学与技术系
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塔娜
作品数:16被引量:64H指数:3
供职机构:清华大学
研究主题:纯XML数据库 语义缓存 XML TWIG查询 通配符
王书肖
作品数:119被引量:1,601H指数:22
供职机构:清华大学
研究主题:汞 大气汞 排放清单 脱汞 PM
周立柱
作品数:169被引量:2,185H指数:18
供职机构:清华大学信息科学技术学院计算机科学与技术系
研究主题:数据库 数字图书馆 数据模型 体系结构 面向对象
黄维篁
作品数:9被引量:1H指数:1
供职机构:清华大学
研究主题:搜索 关键词查询 数据源选择 数据源 感兴趣
高效抗水热和抗硫性能的脱汞催化剂及其制备方法与应用
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一种基于移动设备位置的搜索服务方法
本发明提供了一种基于移动设备位置的搜索服务方法和一种搜索服务数据库的建立方法,其中的搜索服务方法具体包括:依据移动设备的当前位置和当前方位,在搜索服务数据库中进行搜索,并将第一搜索结果推送给移动设备用户,其中,该搜索服务...
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固定污染源烟气汞在线测试设备
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纯XML数据库语义缓存中视图的快速查找算法
1前言随着XML数据的应用范围和复杂度的快速增长,各种应用对XML数据的查询、定位和获取的需求不断增加,引发了对XML数据进行合理存储和快速查询的要求。
塔娜冯建华李国良林峰刘旭辉
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智能数据可视分析技术综述被引量:7
2024年
如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.
骆昱宇秦雪迪谢宇鹏李国良
关键词:数据可视化数据管理人工智能
基于机器学习的数据库技术综述被引量:44
2020年
大数据时代下,面对不断膨胀的数据信息、复杂多样的应用场景、异构的硬件架构和参差不齐的用户使用水平,传统数据库技术很难适应这些新的场景和变化.机器学习技术因其较强的学习能力,逐渐在数据库领域展现出了潜力和应用前景.论文首先给出一个高效、高可靠、高可用、自适应性强的数据库系统需要涵盖的方面,包括数据库运维、数据存储、查询优化等.其次,讨论机器学习算法与数据库技术结合过程中可能面临的挑战,包括训练数据少、训练时间长、泛化能力有限、适应性差四个方面.然后,综述数据库技术与机器学习结合的现状以及具体技术.其中,重点介绍数据库自动调参、查询基数估计、查询计划选择、索引和视图自动选择五个方向.自动调参技术包括启发式算法、传统机器学习、深度强化学习三类.启发式算法从离散的参数空间中通过抽样探索最优子空间,可以有效提高调参效率,但是难以保证在有效资源限制内找到合适配置;传统机器学习算法在经过降维的参数空间中学习系统状态到指定负载模板的映射关系,一定程度上提升模型的适应性;深度强化学习在高维参数空间中迭代的学习调优策略,并利用神经网络提升对高维数据的处理能力,有效降低训练数据的需求.查询基数估计包括面向查询和面向执行计划两类.面向查询方法利用卷积神经网络学习表数据、查询条件、连接条件之间的关系,然而在不同场景下需要大量训练而且泛化能力差;面向执行计划方法在物理算子层面做级联的代价估计,一定程度上提高对不同查询的适应能力.查询计划选择包括深度学习和强化学习两类.深度学习方法融合数据库估计器的代价值和数据特征,提高对每种计划代价估计的精度,但是结果严重依赖估计器的表现;强化学习基于最终目标迭代生成查询计划,降�
李国良周煊赫孙佶余翔袁海涛刘佳斌韩越
关键词:数据库查询优化
一种空间方向感知地图兴趣点搜索方法和系统
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一种中文相似性匹配方法
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脱汞脱硝高效催化剂及其制备方法与应用
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王书肖李国良吴清茹游小清邵森
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