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研究框架

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示意图:按数据流向与技术分层组织。

FIG. 研究框架 浙江大学 DAILY 实验室研究体系
多源异构数据 社交数据 地理空间数据 文本数据 关系型数据 图数据 01020304 数据获取数据质量数据集成数据资产 数据抽取 · 转换数据加载数据预处理 规则挖掘质量评价数据清洗 数据融合模式匹配实体解析 元数据 · 目录血缘关系资产可视化 TKDE25 · VLDB23VLDB25 · TKDE22VLDB23 · WWW23ICDE23 · SIGIR22 治理目标 数据标准一致性数据共享高效性数据治理可信性质量监控实时性 列语义推断精度命名实体识别精度业务关键词相关查询精度 90%85%80%
多源数据经四类治理动作形成数据资产;下方为实验室公布的治理精度指标。
FIG. 研究框架 浙江大学 DAILY 实验室研究体系
自然语言问题业务人员直接提问 数据库模式信息表名 · 列名 · 约束 清晰提示模式链接 偏差校准提示常见错误约束 大模型 LLM 候选 SQL 01候选 SQL 02候选 SQL 03候选 SQL 04 一致偏差一致一致 执行结果投票 按多数一致选择 一致输出 SQL 适配平台 Spark SQLPostgreSQLClickHouseHiveHadoop
文本生成 SQL 的处理链路:提示构造、大模型生成、候选校验与一致输出。
FIG. 研究框架 浙江大学 DAILY 实验室研究体系
自下而上:数据 → 智能 挖掘与应用层 路径推荐 · 拥塞预警 · 交通预测 · 可视化分析 查询与分析层 时空查询 · 路网查询 · 复杂查询 · 隐私安全 存储与索引层 分布式存储 · 数据分区 · 混合存储 · 时空索引 · 学习型索引 数据预处理层 地图匹配 · 批式与流式压缩 · 批式与流式清洗 落地指标 10× 处理性能提升 +15% 模型精度提升 数据来源 车辆轨迹交通路网用户签到安防监控城市 POI
时空大数据智能处理的四层技术体系与落地指标。
FIG. 研究框架 浙江大学 DAILY 实验室研究体系
统一表征与索引 OneDB Kernel 跨模态表征跨结构索引跨数据分析新硬件加速 向量嵌入 · 关系图表示融合索引 · 聚类索引森林查询问答 · 语义推理 · RAGSIMD · GPU 协同 · NVMe 多模态数据 时空数据生物医疗数据工业流程数据社交数据金融数据 智能应用 智能交通智慧医疗智慧金融智能制造 数据驱动 · 硬件支撑 · 智能引导
以统一表征与索引为核心,四个技术支点协同承载异构数据与智能应用。
FIG. 研究框架 浙江大学 DAILY 实验室研究体系
风险 防护 SQL 注入去匿名化成员推断查询跟踪 01020304 数据收集数据治理数据发布数据分析 本地差分隐私采集LDPTrace · 实时隐私 加密实体匹配CampER · 清洗 · 审计 差分隐私发布静态发布 · 流式发布 联邦隐私查询FedCTQ · Fed4TP
数据全生命周期中各环节的主要风险与对应防护手段。
研究背景

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研究内容

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灰色小字为该子方向近年发表的代表性期刊与会议。

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技术图解
语义表征与模型参数示意图 文本生成 SQL 的生成与校准流程 时空大数据智能管理与分析平台轨迹可视化 太一数据库索引架构
{{ dir.figure.cap }} 图片来源:浙江大学 DAILY 实验室介绍

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全生命周期的攻击面与防护手段

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研究成果

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预约系统演示
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上一方向
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下一方向
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研究能力落到企业数据基础设施

六个研究方向由浙江大学 DAILY 数据库与大数据分析实验室支撑,经工程化后进入 DeepDB 的产品与交付体系。

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