对等网络环境下文本检索技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60573183
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    关佶红
  • 依托单位：
    同济大学
  • 学科分类：
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份：
    2008
  • 批准年份：
    2005
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2006-01-01 至2008-12-31

项目摘要

对等网络技术（也称P2P技术）是一种正在发展且被认为具有广阔应用前景的分布式计算技术。在P2P环境下进行文本检索是当前信息检索领域面临的一个新挑战和新机遇。P2P环境下的文本检索是在P2P环境下进行信息检索最重要的一环。本项目旨在研究P2P环境下高效的文本检索方法与技术，以促进P2P技术在信息检索领域的发展与应用。具体研究内容包括三个检索模型，即P2P环境下文本检索布尔模型、P2P环境下文本检索概

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（35）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（18）
专利数量（0）
A geometric growth model interpolating between regular and small-world networks
在常规网络和小世界网络之间插值的几何增长模型
  • DOI：
    10.1088/1751-8113/40/39/011
  • 发表时间：
    2007-01
  • 期刊：
    Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
一种新的基于文本单元关联网络的自动文摘方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《人工智能与模式识别》，2009年（已录用，待发表）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
基于模型映射的GML文档存储和查询方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    《计算机研究与发展》，Vol. 43, Suppl. 510-516, 2006年11月
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
A general geometric growth model for pseudofractal scale-free web
伪分形无标度网络的通用几何增长模型
  • DOI：
    10.1016/j.physa.2006.11.006
  • 发表时间：
    2007-04-01
  • 期刊：
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Zhang, Zhongzhi;Rong, Lili;Zhou, Shuigeng
  • 通讯作者：
    Zhou, Shuigeng
Degree and component size distributions in generalized uniform recursive tree
广义均匀递归树中的度和分量大小分布
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：

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其他文献

基于等角映射的多样本增量流形学习算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谈超;关佶红;周水庚
  • 通讯作者：
    周水庚
基于递归特征消除法的蛋白质能量热点预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    山东大学学报(工学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    魏小敏;徐彬;关佶红
  • 通讯作者：
    关佶红
Gaming Temporal Networks
游戏时态网络
  • DOI：
    10.1109/tcsii.2018.2861621
  • 发表时间：
    2019-04
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS–II
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张毅超;温广辉;陈关荣;王佳晟;熊敏敏;关佶红;周水庚
  • 通讯作者：
    周水庚
基于MapReduce的GML并行查询
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    许斌;关佶红
  • 通讯作者：
    关佶红
一种基于角度保持的多样本增量流形学习算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    模式识别与人工智能
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谈超;关佶红;周水庚
  • 通讯作者：
    周水庚

其他文献

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关佶红的其他基金

药物分子性质预测的新方法研究
  • 批准号：
    62372326
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    50 万元
  • 项目类别：
    面上项目
scATAC-seq数据分析的关键计算方法研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    61 万元
  • 项目类别：
    面上项目
scATAC-seq数据分析的关键计算方法研究
  • 批准号：
    62172300
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    61.00 万元
  • 项目类别：
    面上项目
融合地理空间数据的人物行为与事件演化研究
  • 批准号：
    U1936205
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    257 万元
  • 项目类别：
    联合基金项目
基于计算的蛋白质复合物检测新方法研究
  • 批准号：
    61772367
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    68.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
面向路网的空间关键词查询处理研究
  • 批准号：
    61373036
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    75.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于结构的蛋白质相互作用能量热点预测技术研究
  • 批准号：
    61173118
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    57.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
高性能GML文档压缩算法研究
  • 批准号：
    60873040
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    28.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 批准号：
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  • 财政年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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