有效的子空间支配查询算法——Ranking-k

针对Top-k dominating查询算法需要较高的时空消耗来构建属性组合索引,并且在相同属性值较多情况下的查询结果准确率低等问题,提出一种通过B+-trees和概率分布模型相结合的子空间支配查询算法——Ranking-k算法。首先,采用B+-trees为待查找数据各属性构建有序列表;然后,采取轮询调度算法读取skyline准则涉及到的有序列表,生成候选元组并获得k组终结元组;其次,根据生成的候选元组和终结元组,采用概率分布模型计算终结元组支配分数。迭代上述过程优化查询结果,直到满足条件为止。实验结果表明:Ranking-k与基本扫描算法(BSA)相比,查询效率提高了94.43%;与差分算法(DA)相比,查询效率提高了7.63%;与早剪枝Top-k支配(TDEP)算法、BSA和DA相比,查询结果更接近理论值。

2023年中国高性能计算机发展现状分析

根据2023年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域、部署机构等方面进行了讨论分析,同时对未来发展进行了展望。

我国“985工程”高校图书借阅排行榜分析

对2015年"985工程"高校的图书馆网站、微博公众平台和微信公众号等发布的图书借阅排行榜进行检索,编制出"985工程"高校图书借阅排行榜中登榜频次大于2的图书名录。发现最受高校读者喜爱的图书系近10年内出版,且作者为中国人。中山大学、北京大学、中国人民大学的登榜图书与总排名重合度高,三所高校的图书借阅排行榜具有阅读风向标的作用。图书登榜受内容是否经典、教师课程推荐、校园文化、社交媒体等影响。图书借阅排行榜对高校图书馆资源建设的作用有:馆际共享新书借阅数据、扩大阅读推广渠道、加强经典与特色资源建设、将社会热点作为购书决策因素。

2012年中国高性能计算机发展现状分析与展望

本文根据2012年11月发布的中国高性能计算机TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域等方面进行了深入分析。我们发现,中国TOP100的平均Linpack性能与国际TOP500的平均Linpack性能的差距已经从原来的半年扩大到一年。在此基础上,根据十一届排行榜积累的性能数据和能够得到的其他公开历史数据,对未来几年中国大陆高性能计算机的发展趋势进行了分析预测。从预测可以看出,峰值为10Petaflops的机器将在2012年到2013年间出现;累计Linpack性能将在2013年到2014年间达到100Petaflops;峰值为100Petaflops的机器将在2014年到2015年间出现;峰值达到Exaflops级的机器将在2017年到2018年间出现。

2013年中国高性能计算机发展现状分析及系统测评技术简析

根据2013年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域等方面进行了深入分析。同时,对高性能计算机系统的测评技术,尤其是对用作排行榜性能测试的Linpack和国内外最近关注的HPCG两个软件包进行了简要分析。

2018年中国高性能计算机发展现状分析

本文根据2018年10月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域、部署机构等方面进行了讨论分析,同时对未来发展进行了展望。

2019年中国高性能计算机发展现状分析

根据2019年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域、部署机构等方面进行了讨论分析,同时对未来发展进行了展望。

2016年中国高性能计算机发展现状分析

根据2016年10月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域、部署机构等方面进行了讨论分析,同时对未来发展进行了展望。

2015年中国高性能计算机发展现状分析

根据2015年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域等方面进行了讨论分析,同时对未来发展进行了展望。

2021年中国高性能计算机发展现状分析

根据2021年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域和部署机构等方面进行了讨论分析,同时对未来发展进行了展望。

运动会排行榜的局限与中国体育政绩评价的改革思路

中国体育遭遇前所未有的困难,也面临着空前的改革机遇。全面深化改革的要求、中央巡视组对国家体育总局的整改压力、国际奥委会《奥林匹克2020议程》为代表的全球体育治理态势,促使中国体育的政绩评价必须进行深刻变革。促进各类体育有机对接、科学评价地方体育业绩、建立运动项目的科学评价标准、将赛事效益纳入专项评价是今后中国体育政绩评价的改革方向。

2020年中国高性能计算机发展现状分析

根据2020年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域、部署机构等方面进行了讨论分析,同时对未来发展进行了展望。

2014年中国高性能计算机发展现状分析

根据2014年11月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域等方面进行了讨论分析,同时对未来发展进行了展望。

2017年中国高性能计算机发展现状分析

根据2017年10月发布的中国高性能计算机性能TOP100排行榜的数据,对国内高性能计算机的发展现状从总体性能、制造商、行业领域、部署机构等方面进行了讨论分析,同时对未来发展进行了展望。

本科教育中的过程性考核探讨——动态学情分析平台

突发疫情引发着对成熟的线上教学技术的诉求。社会对本科人才的多元需求,本科毕业人才需要具有较强的适应性,同时学生知识基础差异增大。该文提出一种过程性考核方式——动态学情分析平台,是对线上、线下教学均适配的闭环反馈体系,重视启发与激励学生的多样思维,并给出教师团队的标准化评核回馈。通过课前YOM(Yesterday Once More)与课后多周期循环学情分析的方式,接纳各种形式的思考,并予以等级评价,给出细则评论。反复交互中不断完善学生思考过程,直至产生可见性结果。积分制使得教学积累得以实现,增加过程性考核模式。专业教师团队针对两届工程类专业学生进行了教学初步实践,数据分析与问卷调查表明,初步试行的学情分析与排行榜,在成绩评定公正认定、期末成绩提升、学生毕业设计选择中,均起到正面、积极的显著作用。

基于五大排名分析的我国世界一流大学建设:进展、成效与不足

以ARWU、QS、THE、US News、RCCSE五大世界大学排行榜数据为基础,对我国42所世界一流大学建设院校2016年以来的建设进展、成效与不足进行分析发现:北京大学、清华大学是我国世界一流大学建设的领头羊,上海交通大学等4所大学是主力军,南京大学等28所大学是生力军,中国人民大学等6所大学是后备军;6年来,我国世界一流大学数量逐年增加,排名位次显著提升,排名稳定性明显增强,但42所大学的分布主要集中在世界101-500名区间,位列世界前100名区间的大学数量偏少,暂无世界排名前10名的大学,个别大学排名十分靠后。通过排行榜指标的分析,我国大学在社会服务方面表现突出,但在人才培养、科学研究和国际化方面有差距。未来,要扎根中国大地,提高国际化水平,建设体现中国特色、世界水平和人类情怀的世界一流大学;要根据各建设院校的排名表现分层分类加强领头羊、主力军、生力军、后备军的建设;进一步落实准入制和淘汰制,启动新一轮世界一流大学的建设。

排名、声誉及大学应有的反应

排行榜对大学的排名,部分依据于大学声誉。排行榜公布后,会对大学声誉产生影响,进而影响办学实力的提升,影响波及到大学在下一次或其他排行榜上的排名。大学必须对"排名"与"声誉"在排行榜之间循环互动的这种关系予以高度重视,在认真研判排行榜是否"权威"、本校排名与实际是否相符的基础上,迅速采取相应的态度和行动。

基于腾讯微博排行榜的用户关系特征研究

名人微博以及官方微博深深影响着社会、经济和人民的生活,对其排行榜的研究已成为一个热点。选取腾讯微博用户人气排行榜和影响力排行榜为研究对象,截取人气总榜和影响力总榜前100名,分别截取娱乐、体育、财经、文化、媒体人、公共名人、时尚、科技、营销、公务人员、教育行业的人气排行榜和影响力排行榜前10名用户为分析样本,通过对不同行业微博用户排行榜的用户关系特征数据分析,结果发现微博用户的人气和影响力排名并不全是同步的;不同行业的微博用户人气均值差别比较大,但是不同行业的微博用户影响力均值却基本相当;不同行业的微博用户在人气和影响力方面具有高度的相关性;行业影响力均值与行业人气均值变量之间的线性关系显著。

基于二分图资源分配动力学的推荐排序研究

在互联网信息推荐系统中,为了满足对用户推荐的高精度、普适化的算法设计需求,提出构建用户-对象的二分图模型,在图模型上应用资源分配动力学算法学习出各个用户和对象的推荐相关概率值,作为推荐排序的依据。提出的算法模型可以从已有的用户选择对象的历史数据中,自动的进行无监督挖掘得到相对客观的用户喜好信息,较已有的基于内容的推荐算法具有更好的普适性。实验结果表明,通过约束与平滑各个用户和对象的相关度,提出的算法可实现有效和实时的推荐,比现有方法在推荐精度上提高了20%。