基于连续数据空间的分析查询关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61802163
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    唐博
  • 依托单位：
    南方科技大学
  • 学科分类：
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

In big data era, data analytics have been extensively used in many business areas (e.g., hotel, e-commerce). Since almost all existing data analytical technologies were developed upon discrete data records, they do not support data analytical queries in continuous data space. In addition, the analyzing progress is complex and the result is highly sensitive to the professional degree of data analysts in nowadays systems. To tackle the above issues, we propose to design a novel declare analytical query language, devise analytical query translation, query optimization, and query execution algorithms in this proposal. We will address three important research questions in our project: (1) “How to design a novel query language which enables data analysts to express analytical queries in the continuous data space conveniently?" (2) “How to architect an efficient system which translates a declarative analytical query into an executable query plan?” (3) “How to execute a query plan efficiently?” The research outputs will provide the fundamental theories for data analytics problems in continuous data space, they also will contribute to the design and implementation of analytical query system. Furthermore, we believe that this project will promote data analytics technology innovations in continuous data space.
随着数据时代的来临，数据分析技术也被广泛的应用到商业的各个领域，如酒店、电子商务等。现有数据分析技术大多基于离散数据记录，因此在连续数据空间中分析能力不足。此外，现有数据分析系统分析过程复杂，分析结果依赖于分析师的从业水平。针对上述问题，本项目在充分利用已有数据分析技术的基础上，通过设计新型声明式分析查询语言，架构分析查询语言语法解析、查询优化、计算执行等算法模块，使之能高效、简捷地解决用户基于连续数据空间的数据分析需求。本项目旨在研究基于连续数据空间的分析查询关键技术，用以增强现有数据分析系统的应用领域，其主要研究内容包括：一、架构基于SQL的声明式分析查询语言系统；二、设计并实现高效的分析查询解析方法；三、突破分析查询的计算性能的理论瓶颈。预期成果将为针对连续数据空间的分析算法提供理论基础，为分析查询系统的设计提供语言系统和计算框架，促进基于连续数据空间的数据分析研究的技术创新。

结项摘要

随着数据时代的来临，数据分析技术也被广泛的应用到商业的各个领域，如酒店、电子商务等。现有数据分析技术大多基于离散数据记录，因此在连续数据空间中分析能力不足。此外，现有数据分析系统分析过程复杂，分析结果依赖于分析师的从业水平。针对上述问题，本项目在充分利用已有数据分析技术的基础上，围绕连续数据空间的分析查询算法理论、核心技术、工程实现展开深入研究，取得了一系列有特色的项目成果。.项目实施期间，项目组共发表相关论文17篇，项目负责人以第一作者或通讯作者发表论文17篇，其中CCF-A类论文11篇，SCI论文6篇。培养硕士毕业生2名，目前项目组有在读博士5名，在读硕士生8名。申请发明专利2项，申请软件著作权3项，已获批软件著作权1项，构建原型展示系统1套。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（2）
Fast Error-Bounded Distance Distribution Computation
快速误差范围距离分布计算
  • DOI：
    10.1109/tkde.2021.3058241
  • 发表时间：
    2021-02
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
  • 影响因子：
    8.9
  • 作者：
    Jiahao Zhang;Man Lung Yiu;Bo Tang;Qing Li
  • 通讯作者：
    Qing Li
Spatial Data Quality in the Internet of Things: Management, Exploitation, and Prospects
物联网中的空间数据质量：管理、利用和前景
  • DOI：
    10.1145/3498338
  • 发表时间：
    2023-04-01
  • 期刊：
    ACM COMPUTING SURVEYS
  • 影响因子：
    16.6
  • 作者：
    Li，Huan;Lu，Hua;Cheema，Muhammad Aamir
  • 通讯作者：
    Cheema，Muhammad Aamir

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  • 作者：
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其他文献

面向云计算模式运行环境可信性动态验证机制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘川意;林杰;唐博
  • 通讯作者：
    唐博
细胞间粘附分子1通过活化MAPK通路调节间充质干细胞向脂肪细胞分化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国实验血液学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李喜梅;唐博;刘元林;张毅
  • 通讯作者：
    张毅
面向云计算模式的运行环境可信性动态验证机制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    软件学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘川意;林杰;唐博
  • 通讯作者：
    唐博
新型大鼠下腔静脉模型的建立及血栓溶解演变过程研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    解放军医学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    付健;唐博;陈以宽;孙建明;罗文军
  • 通讯作者：
    罗文军
人大隐静脉干细胞原代培养方法的改良
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    生物工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    凌思英;张柏杨;腾勇;魏巍;喻武;唐博;陈以宽
  • 通讯作者：
    陈以宽

其他文献

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相似国自然基金

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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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