东北大学
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研究方向
 
(1) 不确定数据管理: 近年来,随着Web技术、传感器网络和RFID技术的快速发展,出现了许多先进的应用领域。 在这些应用领域中,由于受到感知设备的精度、感知环境和网络传输延迟等因素的影响,造成了Web数据、传感数据和射频标签数据等的不确定性。 传统的确定性数据管理技术无法满足不确定数据管理的需求,因此不确定数据管理 已经成为数据库领域的一个前沿研究问题。 主要研究问题包括不确定数据模型、不确定数据的存储与索引技术、不确定数据的查询处理与优化技术和不确定数据的世系分析。 主要研究范围包括不确定XML数据管理、不确定图数据管理、不确定RFID数据管理、不确定流数据管理和不确定传感数据管理等。
 
(2) 数据密集型计算: 随着云计算技术的快速发展,在云计算环境中如何满足数据密集型应用的需求已经成为当前计算机领域的一个重点研究方向。 主要研究内容包括基于Map-Reduce机制的数据分片技术、并行索引技术、并行查询处理与优化算法、动态负载平衡策略。
 
(3) 可视媒体数据管理与分析: 可视媒体形式非常丰富,主要包括文本、图像、视频、音频等。 主要研究内容包括文本数据的分析与挖掘、图像数据的索引技术与相似性查询处理算法,视频数据的聚类和分类分析,可视媒体多模态关联分析技术等。
 
(4) 非结构化数据管理: 一般数据可以分为三类:结构化数据、半结构化数据和无结构数据,而半结构化数据和无结构数据又统称为非结构化数据。 据国际IDC公司指出,当前80%的数据是非结构化数据,而且每年的数据增长量中75%为非结构化数据。因此,非结构化数据管理技术 的研究具有重要的理论意义和应用价值。主要研究内容包括XML数据管理技术(XML数据的编码技术、存储与索引技术和查询处理算法) 和图数据管理技术(图的相似性查询处理算法、子图包含查询处理算法、超图包含查询处理算法、最短路径查询处理算法、可达查询处理算法等)。
 
(5) 分布式查询处理与优化技术:主要包括传感器网络数据管理技术和P2P数据管理技术。 在传感器网络数据管理技术方面,主要研究基于树形网络拓扑结构的Skyline、Range Skyline、Reverse Skyline等的查询处理算法和多查询处理优化策略 等;在P2P数据管理技术方面,主要研究P2P网络的拓扑结构及其性质,包括Hypercube和DeBruijn等,基于Trie树和DeBruijn拓扑的高维数据的索引技术、 路由算法、相似性查询处理算法、动态负责平衡策略等。
 
(6) 生物信息学:生物信息学是一个非常大的研究领域,涉及到很多研究方向,我们主要侧重在DNA序列模式分析技术和微阵列数据分析技术等两个方面。 在DNA序列模式分析技术方面,主要研究超长生物序列的索引结构、模式匹配算法、相似性模式匹配算法等。在微阵列数据分析技术方面,主要研究 基因调控趋势分析、共调控基因模式分析、诊断基因模式分析等。
 
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