空间科学虚拟观测台体系结构研究

科学观测数据的海量增长,使得旨在实现资源互操作的虚拟观测台(VO)应运而生,并迅速受到相关学科的支持和重视。国际虚拟天文台联盟(IVOA)、行星科学数据系统(PDS)和空间物理归档检索抽取标准(SPASE)等数据组织,正加快制定数据管理模型,推动VO的发展和跨学科应用。结合空间科学应用研究的特点,在借鉴国内外天文和空间科学VO研究成果的基础上,提出了一种针对空间科学数据的Hybrid型VO体系结构,并基于此体系结构发展了一个支持同步收割、格式化管道和事件关联发现的空间科学VO原型。实践和应用结果表明,基于这种体系结构建立的VO在解决全局资源的实时同步、异构应用的高度集成和面向科学问题的数据发现等问题上,有一定的普适性。

个体及团体异构多方面评分行为建模

【目的】除了提供总体评分,多方面评分系统还可以提供更详细的方面评分,因此它可以帮助消费者更好地理解商品和服务。通过对多方面评分系统评分模式的建模,我们可以更好地发现潜在的评分组以及定量地理解这些评分组的评分行为。另外,这种建模也可以帮助服务提供者更好地改进他们的服务以吸引更多消费者。但是,由于多方面评分系统的复杂特性,对它的建模存在很多挑战。【方法】为了解决这些问题,本文提出了一种两步框架来从多方面评分系统中学习评分模式。详细地说,我们首先提出一种多分解关系学习方法(MFRL)来得到用户和商品的方面因素矩阵。在MFRL中,我们将矩阵分解,多任务学习和任务关系学习引入到同一个优化框架内。然后,我们将MFRL学习得来的用户和商品向量表征作为输入,通过高斯混合模型来构建组与组之间总体评分预测。【结果】我们在真实数据集上验证了提出的研究框架。大量实验结果表明我们提出的方法的有效性。【结论】用户异质性会潜在地影响用户的评分行为,因此在对个体及团体的评分行为进行建模时,要充分考虑到目标异质性带来的影响。

空间科学e-Science应用——空间科学虚拟观测台(VSSO)

当前,空间科学研究呈现出多学科交叉和国际合作多元化的新趋势。科研人员需要一种新的信息交互环境和支撑环境(e-Science),为其提供在数据、模型、计算、知识等资源方面的集成化服务,以适应这种新的发展。在虚拟观测概念的引领下,空间科学虚拟观测台(VSSO)作为新一代的学科数据应用环境孕育而生。本文简要介绍了虚拟观测台的发展历程,从一个全新的视角提出了虚拟观测台的概念框架,并阐述了其初步的实现方法。