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中心研究内容与方向

发布时间:2011-03-05  浏览次数:1506

  

 智能信息处理研究中心根据当前信息处理领域中的技术需求和国际发展趋势,确定中心开展网络计算模式下智能信息处理的基本原理、基本方法和关键技术的研究,目标是建立第三代互联网智能应用平台,建立面向网络服务的通用基础支撑环境,实现Internet上计算资源、数据资源和服务资源的有效聚合和广泛共享,从而建立一个能够实现区域或全球合作或协作的虚拟科研和实验环境,支持以大规模计算和数据处理为特征的科学活动。目前,正在开展实现相关智能服务的关键技术的研究,包括Web信息的搜索和发现、面向服务的计算、数据挖掘技术等几方面。 
 
  •    相关技术
    数据库(Database)
    数据挖掘(Data Mining/AI)
    软件工程(Software Engineering)
    信息检索(Information Retrieval)
 
 •    目标
    掌握核心算法和技术
    原型系统>软件产品
    实现多领域应用/产业化
 
 •    目标研究方向——4S
    语义计算(Semantics Computing)
    服务计算(Service Computing)
    社会计算(Social Computing)
    安全计算(Security Computing)
 
 •   
具体研究方向
    信息检索:领域知识模型的建立、基于用户选择与判断的信息检索的关键算法、语义标注的维护与更新算法等
    语义Web与Web服务:Web服务的搜索与查询算法、服务资源的管理与分配、服务的组装算法、组装群体智慧机制等
    社会网络分析与发现:社会内容生成方法、社区检测与发现、多源内容融合等
    多媒体数据挖掘:面向特定领域的图像关联规则挖掘算法、图像的分类算法、图像的相似性搜索算法和图像的聚类算法、融合文字与数字的图像挖掘等
    主动数据库:规则库的智能生成、主动规则的管理、主动实时数据并发控制理论、约束环境下的事件监测算法等
 
 •    目标应用领域
    Web信息服务
    智能交通/工业控制/电力调控
    医学
 
 •    具体应用领域
    信息检索:网络模式下的信息处理,提供更加可靠和准确的高级信息服务,如Web信息搜索、服务/构件搜索组装、本体搜索/构建
    电子商务:提供可靠、安全、权威的商务信息发布服务,促进更加公平公正合理的网上交易平台建设
    医学图谱挖掘:针对目前医疗方面的脑图谱、视网膜图谱等图像进行数据挖掘,帮助医生对病患进行识别与诊断
    交通/电力流量监测:流量监测数据的空间、时间数据挖掘,将用户的历史定位数据和相应的地理场景数据进行综合分析,对用户的交通工具、活动类型等做出假设,获得用户的高级信息。

 

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管理维护:智能信息处理研究中心 技术支持:信息化处