兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量、用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入PO...兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量、用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI,形成初步候选集;综合考虑POI的类别、流行度及用户的社会行为,增加用户个性化的程度,提高推荐结果的质量。在Foursquare真实签到数据集上的实验证明了提出的联合推荐算法与目前先进的算法相比,准确率提高11%,召回率提高8%。展开更多
查询作为数据库系统(database system,DBS)占比最大的操作,其效率在很大程度上影响着DBS的性能,为查询选择一个较优的执行计划、提高查询效率是提高DBS效率的关键。查询执行受到其他查询的影响产生查询交互(query interaction,QI),是查...查询作为数据库系统(database system,DBS)占比最大的操作,其效率在很大程度上影响着DBS的性能,为查询选择一个较优的执行计划、提高查询效率是提高DBS效率的关键。查询执行受到其他查询的影响产生查询交互(query interaction,QI),是查询优化器难以为并行查询选择较优执行计划的主要因素。提出一种以操作为单位表示查询执行计划的编码方式(features of plans based on operator,FPO),并用操作之间的数据共享关系以及资源竞争关系反映QI;在此基础上,提出基于图神经网络的查询执行计划选择模型(plan selection based on graph,PSG)。PSG将操作作为节点,操作特征作为节点特征,操作间的关系作为边,生成异构图,作为模型的输入;考虑到操作间的关系有多种、作用不同,使用关系图卷积网络(relational graph convolutional network,RGCN)聚合信息,得到查询组合的图表示,提取其QI,通过全连接层(fully connected layers,FC),为查询选择执行计划。在PostgreSQL上的实验表明,PSG的平均准确率比查询优化器提高了47.3个百分点。展开更多
文摘兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量、用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI,形成初步候选集;综合考虑POI的类别、流行度及用户的社会行为,增加用户个性化的程度,提高推荐结果的质量。在Foursquare真实签到数据集上的实验证明了提出的联合推荐算法与目前先进的算法相比,准确率提高11%,召回率提高8%。
文摘查询作为数据库系统(database system,DBS)占比最大的操作,其效率在很大程度上影响着DBS的性能,为查询选择一个较优的执行计划、提高查询效率是提高DBS效率的关键。查询执行受到其他查询的影响产生查询交互(query interaction,QI),是查询优化器难以为并行查询选择较优执行计划的主要因素。提出一种以操作为单位表示查询执行计划的编码方式(features of plans based on operator,FPO),并用操作之间的数据共享关系以及资源竞争关系反映QI;在此基础上,提出基于图神经网络的查询执行计划选择模型(plan selection based on graph,PSG)。PSG将操作作为节点,操作特征作为节点特征,操作间的关系作为边,生成异构图,作为模型的输入;考虑到操作间的关系有多种、作用不同,使用关系图卷积网络(relational graph convolutional network,RGCN)聚合信息,得到查询组合的图表示,提取其QI,通过全连接层(fully connected layers,FC),为查询选择执行计划。在PostgreSQL上的实验表明,PSG的平均准确率比查询优化器提高了47.3个百分点。
