高维数据库的有效相似查询处理

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60603045
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    29.0万
  • 负责人：
    崔斌
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

数据库技术是现在信息处理系统不可或缺的一部分，它对数据管理和查询处理提供了有效的解决方案。高维数据库的查询就是其中的一个热点研究领域,很多新的应用系统需要它来实现强大的查询, 象多媒体数据库, 时间序列数据，医学图像，空间物体，DNA序列和分子结构查询等等。这些系统需要支持新的复杂的数据类型，而这类数据的处理往往归结为高维空间中的类似查询。我们的研究不但针对特定领域的数据形式，同时也兼顾通用数据库中的索引和查询处理。我们重点想处理的数据包括多媒体数据和生物信息数据等；需要解决的查询处理有近似查询，批类似查询，类似连接查询和P2P系统上高维索引等；具体的方法包括结合神经网络的降维处理，位图索引和多特征索引结构等。这个系统性，以数据为中心的途径对数据库研究是很好的支持，也将对新兴的应用系统提供强大的数据管理工具，同时也会带来良好的社会经济效益。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（17）
专利数量（0）
基于不确定数据的查询处理综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    卢阳;崔斌
  • 通讯作者：
    崔斌
Linking identical neighborly partitions for efficient high-dimensional similarity search in unstructured peer-to-peer systems
链接相同的相邻分区以在非结构化对等系统中进行高效的高维相似性搜索
  • DOI：
    10.1007/s10619-009-7053-8
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Distributed and Parallel Databases
  • 影响因子：
    1.2
  • 作者：
    Xu; Linhao;Cui; Bin;Zhao; Jiakui
  • 通讯作者：
    Jiakui
Exploring Correlated Subspaces for Efficient Query Processing in Sparse Databases
探索相关子空间以在稀疏数据库中进行高效查询处理
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
  • 影响因子：
    8.9
  • 作者：
    Bin Cui;Dongqing Yang;Jiakui Zhao
  • 通讯作者：
    Jiakui Zhao
Efficient skyline computation in structured peer-to-peer systems
结构化点对点系统中的高效天际线计算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
  • 影响因子：
    8.9
  • 作者：
    Chen; Lijiang;Cui; Bin;Song; Guojie;Xu; Quanqing;Lu; Hua;Xu; Linhao
  • 通讯作者：
    Linhao
一种数据流上的快速分段算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵哲;陈立军;孙婷;崔斌
  • 通讯作者：
    崔斌

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其他文献

骨桥蛋白拮抗干扰素γ诱导的甲状腺细胞趋化因子分泌
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    中华内分泌代谢杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周瑜琳;崔斌;宁光;王曙
  • 通讯作者：
    王曙
城市污水处理过程中恶臭气体释放的研究进展
  • DOI：
    10.13671/j.hjkxxb.2019.0087
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    环境科学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨庆;李洋;崔斌;杨忠启;刘智斌;彭永臻
  • 通讯作者：
    彭永臻
內皮型一氧化氮合酶转染促进内皮祖细胞移植对大鼠颈动脉新生内膜增生的抑制作用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中国介入心脏病学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    崔斌;丁小涵;赵刚;宋明宝;于世勇;陈剑飞;黄岚
  • 通讯作者：
    黄岚
闪存环境下B~+树索引重访
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吕雁飞;陈学轩;崔斌
  • 通讯作者：
    崔斌
An Efficient Change Detection for Large SAR Images Based on Modified U-Net Framework
基于改进U-Net框架的大SAR图像高效变化检测
  • DOI：
    10.1080/07038992.2020.1783993
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Canadian Journal of Remote Sensing
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    魏钜杰;张永红;吴宏安;崔斌
  • 通讯作者：
    崔斌

其他文献

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崔斌的其他基金

支持多执行引擎的分布式图处理系统关键技术研究
  • 批准号：
    61572039
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    68.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
支持互联网级应用的大规模数据库系统研究
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    61272155
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目
社会化媒体中的数据管理和挖掘研究
  • 批准号：
    61073019
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    34.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
闪存数据库索引与查询优化技术研究
  • 批准号：
    60873063
  • 批准年份：
    2008
  • 资助金额：
    36.0 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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  • 资助金额：
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相似海外基金

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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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