智能信息与数据库系统前沿探索

### 智能信息与数据库系统前沿探索 #### 1. 智能信息与数据库系统概述 智能信息和数据库系统是现代计算机科学中紧密相关且成熟的子领域。它们致力于将人工智能与经典数据库技术相结合，以打造下一代信息系统。这些新系统的主要目标是为终端用户提供智能行为，如简单或高级学习、问题解决、不确定和确定推理、自组织、合作等。在大型、分布式和异构环境中处理多媒体信息和知识的发现、访问、检索及操作等高级问题时，将这些智能能力融入经典信息系统，可使其更加自主且以用户为导向。 智能知识型信息和数据库系统可用于解决大型数据集合管理的基本问题、从大量数据中发现知识、在不确定条件下进行信息推理以及支持用户制定复杂查询等。相关研究涵盖的数据、信息和知识模型的基础与原理，以及智能信息和数据库系统分析、设计、实现、验证、维护和演化的方法等。具体研究和设计主题广泛，包括用户模型、智能与协作查询语言及接口、知识表示、集成、融合、交换与演化、数据信息和知识管理的基础与原理、智能信息系统的分析设计等方法、智能数据库、智能信息检索、数字图书馆、网络信息检索、分布式多媒体和超媒体信息空间的设计实现与导航、多媒体接口、机器学习、知识发现和数据挖掘、不确定性管理和不确定推理等。 #### 2. 书籍结构与内容分布 相关内容分为四个部分： - **信息检索与管理**：包含十章，聚焦现代分布式和多媒体数据库系统中信息的检索和管理问题。例如，Tutut Herawan等人提出了一种在信息系统中利用属性依赖构建分层粗糙集近似的方法，该方法从属性依赖定义的不可区分关系嵌套序列出发，构建嵌套粗糙集近似，进而得到分层粗糙集近似，并介绍了其在数据分类和文档集合关联捕获中的应用；Paweł Lenkiewicz等人将查询读取的行百分比作为操作数据库质量指标进行研究。 - **服务组合与以用户为中心的方法**：有七篇论文，致力于以用户为中心的信息环境设计与实现。如Min - Feng Wang等人研究服务挖掘以实现复合服务发现；Anh Tuan Truong等人提出一种基于自适应网格的位置隐私保护方法。 - **数据挖掘与知识提取**：包含八章，作者们介绍了数据挖掘策略和算法的新进展，并给出应用实例以支持有效信息检索、管理和发现。例如，Bay Vo和Bac Le研究挖掘最广义关联规则；Tin C. Truong和Anh N. Tran探讨基于概念格的关联规则集结构。 - **计算智能**：有七章，展示了如何运用选定的计算智能技术解决智能信息检索和管理中的优化问题。如Khang Nguyen Tan Tran Minh等人使用禁忌搜索解决高中课程表问题；Yongli Wang等人基于Elman神经网络对电厂建设项目进行风险管理评估。 #### 3. 分层粗糙集近似构建方法 Tutut Herawan等人提出的在信息系统中利用属性依赖构建分层粗糙集近似的方法，具体步骤如下： 1. **信息系统与粗糙集理论基础** - 信息系统定义为 \(S=(U, A, V, f)\)，其中 \(U\) 是非空有限对象集，\(A\) 是非空有限属性集，\(V = \bigcup_{a \in A} V_a\)，\(V_a\) 是属性 \(a\) 的值域，\(f: U \times A \to V\) 是信息（知识）函数。若存在决策属性 \(d \notin A\)，则信息系统变为决策系统 \(D=(U, A \cup \{d\}, V, f)\)，\(A\) 中的元素为条件属性。 - **不可区分关系**：对于信息系统 \(S=(U, A, V, f)\) 和 \(A\) 的子集 \(B\)，若 \(x, y \in U\) 满足 \((f(x, a) = f(y, a))\) 对所有 \(a \in B\) 成立，则称 \(x\) 和 \(y\) 在 \(S\) 中关于 \(B\) 不可区分，记为 \(IND(B)\)，它是一个等价关系，诱导出 \(U\) 的划分 \(U/B\)，包含 \(x\) 的等价类记为 \([x]_B\)。 - **上下近似定义**：对于信息系统 \(S=(U, A, V, f)\)，\(B \subseteq A\) 和 \(X \subseteq U\)，\(B\) - 下近似 \(\underline{B}(X)=\{x \in U | [x]_B \subseteq X\}\)，\(B\) - 上近似 \(\overline{B}(X)=\{x \in U | [x]_B \cap X \neq \varnothing\}\)。 - **近似精度**：子集 \(X \subseteq U\) 关于 \(B\) 的近似精度（粗糙度）\(\alpha_B(X)=\frac{|\underline{B}(X)|}{|\overline{B}(X)|}\)，对于空集 \(\varnothing\)，定义 \(\alpha_B(\varnothing)=1\)。若 \(X\) 是等价类的并集，则 \(\alpha_B(X)=1\)，\(X\) 关于 \(B\) 是清晰集；否则为粗糙集。 - **属性依赖**：对于信息系统 \(S=(U, A, V, f)\)，若 \(D, C \subseteq A\)，当 \(D\) 的所有值由 \(C\) 的值唯一确定时，称 \(D\) 完全依赖于 \(C\)，记为 \(C \Rightarrow D\)。 2. **构建过程** - 从属性依赖定义不可区分关系的嵌套序列，基于此构建嵌套粗糙集近似。 - 利用嵌套粗糙集近似构建分层粗糙集近似。 - 该分层粗糙集近似可应用于数据分类和文档集合中最大关联的捕获。 下面用mermaid流程图展示该方法的构建流程： ```mermaid graph LR A[属性依赖] --> B[不可区分关系嵌套序列] B --> C[嵌套粗糙集近似] C --> D[分层粗糙集近似] D --> E[数据分类应用] D --> F[文档关联捕获应用] ``` #### 4. 相关研究的意义与价值 这些研究成果对于计算机科学领域的研究生、博士生以及专业的学者、研究人员和从业者具有重要意义。它们为人工智能技术与数据库技术的融合提供了新的思路和方法，有助于创建新一代智能信息系统，推动相关领域的发展。例如，分层粗糙集近似方法在处理不确定和不完整信息时具有优势，可提高数据分类的准确性和文档集合分析的效率；数据挖掘和知识提取部分的研究成果能够从海量数据中发现有价值的信息和知识，为决策提供支持；服务组合和以用户为中心的方法则能提升信息系统的用户体验和实用性。 #### 5. 各部分具体研究成果分析 ##### 5.1 信息检索与管理部分 |研究内容|作者|主要贡献| | ---- | ---- | ---- | |构建分层粗糙集近似|Tutut Herawan等|利用属性依赖构建分层粗糙集近似，用于数据分类和文档集合关联捕获| |查询读取行百分比作为数据库质量指标|Paweł Lenkiewicz等|提出以查询读取的行百分比作为操作数据库质量指标| |越南语问答系统问题语义分析|Tuoi T. Phan等|对越南语问答系统中的问题进行语义分析| |基于本体的查询扩展|Vuong M. Ngo等|提出基于本体的查询扩展方法，用于语义文本搜索| |流数据仓库中空间对象索引|Marcin Gorawski等|研究流数据仓库中空间对象的索引方法| |生物遥测系统中ECG实时测量与可视化|Ondrej Krejcar等|实现生物遥测系统中移动监测站的ECG实时测量与可视化| |音乐相关网络搜索日志分析|Sally Jo Cunningham等|对音乐相关的网络搜索日志进行分析| |基于压缩抖动图像的数据隐藏|Cheonshik Kim|提出基于压缩抖动图像的数据隐藏方法| |泰国草药信息集体智能可靠性改进|Verayuth Lertnattee等|改进泰国草药信息集体智能的可靠性| |专业信息检索系统语义压缩|Dariusz Ceglarek等|研究专业信息检索系统的语义压缩方法| 这些研究成果在信息检索和管理的不同方面提供了新的方法和思路，有助于提高信息检索的效率和准确性，以及数据库系统的管理水平。 ##### 5.2 服务组合与以用户为中心的方法部分 |研究内容|作者|主要贡献| | ---- | ---- | ---- | |服务挖掘用于复合服务发现|Min - Feng Wang等|研究服务挖掘以实现复合服务发现| |自适应网格位置隐私保护|Anh Tuan Truong等|提出基于自适应网格的位置隐私保护方法| |视图驱动的编排联合|Amirreza Tahamtan等|研究视图驱动的编排联合方法| |战术符号语义战场数据映射|Mariusz Chmielewski等|实现战术符号语义战场数据映射| |智能电子学习系统场景修改方法|Adrianna Kozierkiewicz - Hetmańska等|提出基于知识图结构的智能电子学习系统场景修改方法| |波兰 - 日本信息技术学院在线教育电子学习系统开发|Paweł Lenkiewicz等|开发支持在线教育的电子学习系统| |智能系统质量的进化改进|Barbara Begier|研究从用户角度进化改进智能系统质量的方法| 这部分研究聚焦于以用户为中心的信息环境设计与实现，通过各种方法提高信息系统的用户体验和实用性，满足用户的个性化需求。 ##### 5.3 数据挖掘与知识提取部分 |研究内容|作者|主要贡献| | ---- | ---- | ---- | |挖掘最广义关联规则|Bay Vo等|研究挖掘最广义关联规则的方法| |基于概念格的关联规则集结构|Tin C. Truong等|探讨基于概念格的关联规则集结构| |寻找最不寻常时间序列子序列的启发式方法|Mai Thai Son等|提出寻找最不寻常时间序列子序列的启发式方法| |基于规则顺序差异准则更新类关联规则|Kritsadakorn Kongubol等|研究基于规则顺序差异准则决定是否更新类关联规则| |探索路径型关联规则的集成方法|Nai - Chieh Wei等|提出探索路径型关联规则的集成方法| |Web交易的粗糙聚类框架|Iwan Tri Riyadi Yanto等|构建Web交易的粗糙聚类框架| |模糊贝叶斯信念网络分析医疗记录|Rolly Intan等|使用模糊贝叶斯信念网络分析医疗记录| |基于扎根理论和机会发现的场景探索实验模型|Tzu - Fu Chiu等|建立基于扎根理论和机会发现的场景探索实验模型| 数据挖掘与知识提取部分的研究成果为从海量数据中发现有价值的信息和知识提供了多种方法和技术，有助于支持决策和知识发现。 ##### 5.4 计算智能部分 |研究内容|作者|主要贡献| | ---- | ---- | ---- | |禁忌搜索解决高中课程表问题|Khang Nguyen Tan Tran Minh等|使用禁忌搜索解决高中课程表问题| |基于Elman神经网络的电厂建设项目风险管理评估|Yongli Wang等|基于Elman神经网络对电厂建设项目进行风险管理评估| |基于模糊二元关系和AHP原理的多准则决策方法|Laor Boongasame等|提出基于模糊二元关系和AHP原理的多准则决策方法| |自组织网络中基于成本矩阵的路由方法|Mary Wu等|研究自组织网络中基于成本矩阵的路由方法| |多准则评估融合方法|Jia - Wen Wang等|提出多准则评估融合方法| |冲突芯片点火游戏可达性算法分析|Le Manh Ha等|分析冲突芯片点火游戏可达性的算法方面| |神经模糊决策方法用于泰国股票指数投资组合管理|Monruthai Radeerom等|使用神经模糊决策方法进行泰国股票指数投资组合管理| 计算智能部分的研究展示了如何运用计算智能技术解决智能信息检索和管理中的优化问题，提高系统的性能和效率。 #### 6. 未来展望 综合各部分的研究成果，未来在智能信息和数据库系统领域还有很大的发展空间。例如，在信息检索与管理方面，可以进一步研究如何结合多种技术提高检索的准确性和效率，以及如何更好地处理多媒体信息；在服务组合与以用户为中心的方法方面，可深入探索如何根据用户的实时需求动态调整服务组合，提供更加个性化的服务；在数据挖掘与知识提取方面，需要开发更高效的算法，以应对不断增长的数据量和复杂的数据结构；在计算智能方面，可研究如何将多种计算智能技术融合，解决更复杂的优化问题。 以下是未来研究方向的mermaid流程图： ```mermaid graph LR A[信息检索与管理] --> B[结合多技术提高准确性和效率] A --> C[更好处理多媒体信息] D[服务组合与用户中心方法] --> E[动态调整服务组合] D --> F[提供个性化服务] G[数据挖掘与知识提取] --> H[开发高效算法] G --> I[应对复杂数据结构] J[计算智能] --> K[融合多技术解决复杂问题] ``` 总之，智能信息和数据库系统领域的研究不断发展，为我们提供了更多的工具和方法来处理日益复杂的信息和数据。通过持续的研究和创新，我们有望创建更加智能、高效和用户友好的信息系统。