=*研究方向=
#*MPSoC增强的索引运算
++O. Arnold et al., An application-specific instruction set for accelerating set-oriented database primitives. SIGMOD 2014.
= 关联规则挖掘 =
关联规则挖掘（association rule mining），查找频繁项目集ItemSets。其中最有名的算法是Apriori算法。
==频繁项目集（Frequent ItemSets）==
基于位图的Apriori算法加速。
#Sung-Tan Kim et al., "BAR: bitmap-based association rule: an implementation and its optimizations." ACM MoMM 2009.
==对比度设置学习==
对比度设置学习（对比集分析）是一种关联规则的学习 ，旨在找出有意义的不同的群体之间的差异，通过逆向工程的关键预测指标，确定每一个特定的组。
基于位图的对比集挖掘算法加速。
#Gangyi Zhu et al., SciCSM: Novel Contrast Set Mining over Scientific Datasets Using Bitmap Indices, SSDBM 2015.
=相关性挖掘=
==相关性测度（Correlation Metrics ）==
地球移动距离（Earth Mover's Distance, EMD）
香农熵（Shannon's Entropy）
互信息（Mutual Information）
条件熵（Conditional Entropy）
==相关性挖掘（Correlation Mining）==
相关性分析位图索引加速。
#Yu Su et al., In-Situ Bitmaps Generation and Efficient Data Analysis based on Bitmaps, HPDC 2015.
= 子群发现（subgroup mining） =
基于位图索引的子群发现方法加速。
# Yi Wang et al., SciSD: Novel Subgroup Discovery Over Scientific Datasets Using Bitmap Indices, #OSU-CISRC-3/15-TR03, March 2015.
= 索引（搜索引擎） =