计算机#山东大学计算机科学与技术学院科研亮点#大数据管理与分析

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时间：2020-07-2718:30:30

大数据上的关键字搜索技术

关键字搜索提供了对海量异构数据的统一便捷的访问方式。传统上
，用户需要通过特定的语言(如SQL)来对结构化数据(如关系数据)进行查询 。这些方式或者是对用户的技术水平要求较高，或者缺乏灵活性
。关键字搜索是近年来出现的一个直观、灵活 、易用的办法。其目标是使用户可以象使用Google那样方便地查询各种异构数据 。虽然面向万维网的关键字搜索技术已趋成熟 ，实现结构化数据上的关键字搜索仍面临着诸多挑战，是当前研究难点
、热点之一。在国家自然科学基金的资助下
，我们取得了以下主要成果：(1)在国际上率先提出关键字查询清理(KeywordQueryCleaning)问题，并提出了一系列的解决方案;(2)给出了基于整体重要性的关键字查询结果排序策略、索引结构和算法
。研究成果先后发表在VLDB’08 、ICDE’09,ICDE’12,SIGMOD’14等顶级会议和TKDE(2013)等顶级期刊上。

社会媒体数据挖掘

社会媒体的快速发展使得网民的参与意识空前强大 ，近年来网上由用户直接张贴的产品评论的数量经历了爆炸式的增长 。如何从大量的产品评论数据中挖掘出有用的知识
，来指导企业的产品开发
、营销策略等，成为一个重要的研究课题
。在国家自然科学基金的资助下 ，
，我们取得了以下主要成果：(1)提出了评论数据情感分析模型S-PLSA，并首次提出将情感分析用于销售？的模型ARSA ，成果先后发表在SIGIR’07(他引65次)和TKDE(2012)等顶级会议和期刊上
，总引用120次以上;(2)提出了评论质量？模型，发表在ICDM’08、WWW’10等国际会议上 ，累计已被引用90余次;(3)首次提出了基于意见挖掘的协同过滤方法
，成果发表在ICDM’12上。

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