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数据聚合与可信推荐系统研发及产业化
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  • 公布年份:
    2013
  • 中图分类:
    TP311.13, F724.6
  • 关键词:
  • 成果简介:
    (1)项目所属科学技术领域:本项目属于“电子信息及系统科学”领域的“计算机与软件”方向,具体涉及“海量数据处理与挖掘技术”。(2)主要科技内容:随着信息技术的发展和电子商务应用的深入,数据正以前所未有的速度剧增,数据类型也变得越来越复杂。海量多源异构数据的深度分析和利用,有利于构建企业级智能化应用,以更加贴近消费者的最真实需求,从而提升企业的竞争力。同时,消费者正成为数据的发布者,很多不真实、恶意广告数据正威胁着企业智能系统的可信度。有鉴于此,本项目围绕数据聚合与可信推荐系统中若干关键技术,并取得了多项具有自主知识产权的技术成果,详述如下:1. 数据采集和预处理技术:针对利用感知式系统获取数据逐渐流行、且对数据采集实时性要求高的现状,提出一种多节点同步采样及基于FPGA的多点实时数据采集技术,实现了纳米级采样。在此基础上,利用GML语言描述非结构化数据,提出GML数据压缩方法,为GML数据冗余度高的弱点提供一种技术途径。2. 非关系型数据管理技术:除了传统结构化程度高的数据,企业需要处理越来越多的非关系型数据,在非关系型数据的存储、索引和检索研制出一系列技术成果,不仅完善了非关系型数据管理领域的研究,而且为企业高效管理海量的非关系型数据提供了技术途径。3. 高维稀疏数据聚类技术:高维稀疏数据的处理是数据挖掘研究领域的固有难题,本项目将K-均值目标函数巧妙转化为优化信息熵,提出基于增量学习的聚类算法SAIL、V-SAIL和PV-SAIL,成功解决了高维稀疏数据聚类问题,对企业发现潜在客户群和相似商品、及辅助推荐生成具有重要理论价值。4. 推荐生成算法:推荐生成算法是推荐系统中最核心的部分,针对传统协同过滤的固有缺陷,本项目提出混合型协同过滤双向推荐和基于核函数的迭代推荐等一系列算法,对于试图构建高质量推荐系统的企业具有广阔的应用价值。5. 可信增强机制:托攻击的广泛存在是制约系统可信性的重要因素,提出基于半监督学习的托攻击检测系统HySAD。HySAD系统容易推广到检测其他类型的恶意用户,这对构建可信电子商务系统具有十分重要的意义。(3)技术经济指标:1. 依托于10多项国家、省部级项目及20多项横向项目,包括国家支撑计划2项、国家自然科学基金3项、教育部新世纪优秀人才支持计划、江苏省科技支撑计划2项、江苏省高校优秀科技创新团队计划等。2. 完成数据聚合与可信推荐系统的研制,研究成果在苏宁易购、焦点科技等知名企业中得到产业化应用。近三年来,累计实现新增销售额超7亿元人民币。3. 申请国家发明专利20余项,11项国家发明专利获得授权,其中2项专利经过成果转让方式,成功应用到企业产品开发中。4. 发表论文30余篇,SCI收录13篇,EI收录7篇。完成技术成果鉴定5项。(4)推广应用情况:通过该项目构建可信推荐系统的开发和产业化应用,形成了产学研一体化的良性循环运转机制。多项自主研发成果在江苏省很多知名企业得到产业化应用,包括江苏苏宁易购电子商务有限公司、南京磐能电力科技股份有限公司、焦点科技股份有限公司、江苏电力信息技术有限公司等,带来的经济效益和社会效益十分显著。
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