2019考研复习正在紧张的进行中，为了更好的帮助同学们学习。新东方在线为大家整理了“山东大学计算机科学与技术学院科研亮点：大数据管理与分析”的相关信息，解决各位考生的疑惑，提醒大家要合理安排复习时间，做好复习规划。希望对大家的复习有所帮助!
大数据上的关键字搜索技术
关键字搜索提供了对海量异构数据的统一便捷的访问方式。传统上，用户需要通过特定的语言(如SQL)来对结构化数据(如关系数据)进行查询。这些方式或者是对用户的技术水平要求较高，或者缺乏灵活性。关键字搜索是近年来出现的一个直观、灵活、易用的办法。其目标是使用户可以象使用Google 那样方便地查询各种异构数据。虽然面向万维网的关键字搜索技术已趋成熟，实现结构化数据上的关键字搜索仍面临着诸多挑战，是当前研究难点、热点之一。在国家自然科学基金的资助下，我们取得了以下主要成果：(1)在国际上率先提出关键字查询清理(Keyword Query Cleaning)问题，并提出了一系列的解决方案;(2) 给出了基于整体重要性的关键字查询结果排序策略、索引结构和算法。研究成果先后发表在VLDB’08、ICDE’09, ICDE’12, SIGMOD’14等顶级会议和TKDE(2013)等顶级期刊上。
社会媒体数据挖掘
社会媒体的快速发展使得网民的参与意识空前强大，近年来网上由用户直接张贴的产品评论的数量经历了爆炸式的增长。如何从大量的产品评论数据中挖掘出有用的知识，来指导企业的产品开发、营销策略等，成为一个重要的研究课题。在国家自然科学基金的资助下，，我们取得了以下主要成果：(1)提出了评论数据情感分析模型S-PLSA，并首次提出将情感分析用于销售预测的模型ARSA，成果先后发表在SIGIR’07(他引65次)和TKDE (2012)等顶级会议和期刊上，总引用120次以上;(2)提出了评论质量预测模型，发表在ICDM’08、WWW’10等国际会议上，累计已被引用90余次;(3)首次提出了基于意见挖掘的协同过滤方法，成果发表在ICDM’12上。