2017年5月16日 (二) 13:18的版本

本组研究

实验室研究。

研究定位

数据分析层面：关联规则分析、对比集分析、协同过滤（ Collaborative Learning）（系统级、功能）

算法实现层面： Apriori 算法、相似度计算（ Similarity）、对比集挖掘（Contrast Set Mining）（进程级）

数据结构层面：Bitmap/bit_array/bitset/ （C++/Go/函数库）（编程语言）

处理器执行层面：BMI/SSE/AVX/AVX2/FMA （通用机器指令 Instructions）（专用机器指令、软硬件协同设计（HW/SW co-design）

本组工作

位图索引方法

• • CODIS （Compressing Dirty Snippet） （C++ ）

• • BAH（Byte Aligned Hybrid） （C++ Language）

• • CAMP（Common Affix Merging with Partition） （Java Language）

• • SPLWAH （SPLASH WAH)）（CUDA Language）

• • COMBAT （COMbining Binary And Ternary encoding）（C++）

• • MASC（MAximized Stride with Carrier）（C++）

• 本组论文

1. Wenxun Zheng et al., CODIS: A New Compression Scheme for Bitmap Indexes, ANCS 2017.
2. Chenxing Li et al., BAH: A Bitmap Index Compression Algorithm for Fast Data Retrieval, LCN 2016.
3. Yinjun Wu et al., CAMP: A new bitmap index for data retrieval in traffic archival, Communication Letters, Vol. 20, No. 6, pp.1128 - 1131, June 2016.
4. Jiahui Chang et al., SPLWAH: A bitmap index compression scheme for searching in archival Internet traffic. ICC 2015.
5. Yinjun Wu et al., COMBAT: a new bitmap index coding algorithm for big data. TST 2016.

研究方向

研究点：使用位图索引支撑的算法。

MPSoC增强的索引运算

1. Sebastian Haas et al., An MPSoC for Energy-Efficient Database Query Processing, DAC 2016.
2. Sebastian Haas et al., HW/SW-Database-CoDesign for Compressed Bitmap Index Processing, ASAP 2016.

非循环图的可达性查询

1. Sebastiaan J. van Schaik et al., A Memory Efficient Reachability Data Structure Through Bit Vector Compression, SOGMOD 2011.

对比集分析

1. Gangyi Zhu et al., SciCSM: Novel Contrast Set Mining over Scientific Datasets Using Bitmap Indices, SSDBM 2015.

ISA增强的集运算

1. 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（Frequent ItemSets）。其中最有名的算法是Apriori算法。

基于位图的Apriori算法加速。

1. 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。

1. 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）

相关性分析位图索引加速。

1. Yu Su et al., In-Situ Bitmaps Generation and Efficient Data Analysis based on Bitmaps, HPDC 2015.

子群发现

子群发现（subgroup mining）是数据分析的一个重要方法。

基于位图索引的子群发现方法加速。

1. Yi Wang et al., SciSD: Novel Subgroup Discovery Over Scientific Datasets Using Bitmap Indices, #OSU-CISRC-3/15-TR03, March 2015.

有限状态机运行并行加速

使用Intel Xeon Phi加速卡。

1. Peng Jiang et al., Combining SIMD and Many Multi-core Parallelism for Finite State Machines with Enumerative Speculation,PPoPP 2017.