面向大规模数据集的并行化Top-k Skyline查询算法

随着数据规模的日益庞大,在大规模数据集中帮助用户定位出数据量可控的代表性信息显得越发重要。虽然Top-k Skyline查询能够找到数据集中前k个最具代表性的信息,在获取代表性信息的同时又控制了结果规模,满足了上述要求,但是现有的Top-k Skyline查询在面对大规模数据集时效率较低,并不适用于大规模数据集。为了解决这个问题,将Top-k Skyline查询与并行化处理相结合,提出了一种面向大规模数据集的并行化Top-k Skyline查询算法PTKS(parallel Top-k Skyline),通过充分利用分布式资源,将原有查询进行有效的并行化处理,同时设计了基于用户偏好的用于缩减结果数据量的筛选规则,满足用户需求。在真实数据集上进行了相关实验,并与现有方法进行了对比,结果表明PTKS在大规模数据集上的查询效率更具有优势,能很好地适用于大规模数据集。

层次化社交网络中直销激励机制的研究与设计

针对层次化网络的结构特性和现有机制的不足,提出直销激励机制并引入传播路径的概念。根据共享资源的价值及先后次序,对传播者以及协助传播者进行奖励或惩罚,调动传播路径中各个节点积极性,丰富传播网络中优秀的数字资源,达到活化用户群体及增加用户粘度的目的。通过在Maze服务器上部署积分计算中心,对直销激励机制实施前后资源的传播情况进行分析,分析结果表明,该算法能够有效提高节点的活跃度和用户粘度,在微信、微博、人人网等层次化网络社区中有较高推广价值。