用K-D树实现对双模态多媒体数据库的有效查询

论文提出了一种用k-d树来查询双模态视觉听觉语音识别数据库的方法。这种方法揉合了查询地理信息系统的多维数据库和空间数据库的方法,结合双模态视觉听觉语音数据库自身的特点提出了在数据库中插入、查询和删除记录的算法。最后还对把查询多维数据的方法应用在双模态语音识别数据库领域进行了展望。     

数据库加密字符串快速查询方法研究

为了提高在数据库中查询加密字符串数据的性能,提出一种新的基于对偶特征码的快速查询方法。特征码与加密字符串数据一一对应,作为索引保存在索引字段中。查询时使用两阶段查询策略,首先利用索引字段对加密数据进行一次粗糙查询以过滤掉与查询不相关的记录,然后在解密的数据上再进行一次精确查询,对粗糙查询结果进行二次过滤,得到符合查询条件的记录。实验表明,该方法的性能比现有查询方法有较大提高。     

第四讲：Access95选择查询与动作查询

在Access95关系数据库中，查询是在数据库的表对象中，根据给定条件筛选记录或者进一步对筛选出来的记录做某种操作的基本对象。查询可以从一个表或多个相互关联的表中筛选记录，也可以从已有的查询中进一步筛选记录。在Access95关系数据库中，查询分为选择查询（SelectQuery）和动作查询（ActionQuery）两种。用户可以使用选择查询从指定的表中获取所需要的记录，也可以使用动作查询从指定的表中筛选记录以生成一个新的表，或者对指定的表进行记录的更新、添加和删除操作。一、查询的特点Access95允许用户通过直观的操作构造查询。当运…     

基于物化视图方法优化数据库查询效率

为提高数据库的查询性能,对查询操作进行优化是非常必要的.优化查询速度的措施主要针对数据库管理系统层与应用层,物化视图是其中的一种方法.本文采用物化视图的方法对数据库查询效率进行优化.实验表明,此方法具有较好的优化效果.     

一种简便的超多库查询方法

对于一个拥有大量数据库的管理系统来讲，超多库查询是一个较复杂的问题。如果这些数据库的文件名比较规则有序，则容易解决，但是，对于大量的无法使之规则的数据库文件名来讲，则使程序设计变得复杂起来。下面，经过笔者开发实践，找到一个比较简便的超多库查询设计方法。该方法思路比较简单，首先建立一个数据库SJK．DBF，把所有需要查询的数据库名作为字段名，再根据SJK．DBF生成一个结构描述文件JG．DBF，使要查询的数据库名作为用．DBF的记录，这样，就可以利用JGDBF中的记录来实现超多库查询。例如，在我处图书管理系统中…     

数据库数据任意组合查询的实现

任何数据库应用系统都要对数据库数据进行大量查询操作, 因此,这一部分的代码对于应用系统来说特别重要,现有的处理任意查询的方法往往会受到 种种限制。介绍了一种能实现对数据库数据进行任意查询的高效实用编程方法。     

数据库SQL查询技术的优化策略

在数据库应用系统的开发过程中,若不注重SQL的查询优化策略,往往在系统初步投入使用时比较流畅,但随着数据库表中记录的日积月累数量越来越大,系统的响应速度越来越慢,甚至让人无法忍受,就有可能导致系统被淘汰。因此,科学合理地构造查询系统,是成功开发数据库应用系统非常重要的环节。本文结合数据库理论,并以学生信息管理系统为例,就查询优化必要性及如何进行数据库查询优化的策略进行探讨。     

关系数据库查询优化方法研究

查询优化是数据库管理系统设计和实现所采用的一项重要技术,也是影响数据库性能的关键因素.对关系数据库查询现状进行分析研究,并通过实践,提出了一些如何利用关系数据库查询技术实现数据库查询优化的方法.     

OSCAR查询优化器的设计与实现*

查询优化是数据库管理系统的一个重要组成部分。首先介绍了查询优化在数据库设计中的重要作用,给出了OSCAR数据库系统的查询处理器工作步骤,然后主要讨论了OSCAR数据库系统查询优化器的设计和实现。在查询优化模块,介绍了查询优化预处理技术和子查询提升技术,接着详细讨论了存取路径的选择和路径代价的估算方法。最后对测试结果进行了分析,结果表明优化后的系统查询效率比原系统有了显著提高。     

基于代数的Transform查询优化策略

XQuery/Update中定义了一种特殊的查询--Transform查询.Transform查询类似于关系数据库中的假设查询,可以表示成假设查询的一般形式:"Q when{U}",即查询Q的查询结果是假设数据库执行了更新操作{U}以后的结果,而更新操作U实际不修改数据库的状态.Transform查询需要拷贝XML数据库中的结点,并对拷贝的结点执行更新操作,所以不影响数据库的状态.但该操作通常拷贝和更新了大量与查询结果无关的结点,因此如何减少拷贝与更新操作的代价是Transform查询处理优化的关键.提出了基于OrientXA的Transform查询优化方法,并在NativeXML数据库系统OrientX 3.0里实现和验证了该方法.     

基于向量空间模型的中文信息检索技术研究

该文运用在西文信息检索中非常成功的向量空间模型来解决中文信息检索的问题,在中文文档的特征项抽取,加权、相似度计算,模型的建立等方面做了一些探讨,并建立系统原型,在小范围内进行了测试。     

遗传算法的运行机理分析

遗传算法是一种自适应启发工群体型迭代式全局搜索算法，正受到许多学科的重视。本文首先以函数优化为例分析了遗传算法的运行过程，然后着重探讨了遗传算法的全局收敛性和效率问题，提出了有效基因的新概念及有效基因突变操作，推导出每次遗传搜索产生Ｏ（２＾ｌ－１）数量级的新模式，最后给出了结论。     

Magnetic bubble memory structures for relational database management systems

Recently the concept of using magnetic bubble technology to store data and to perform logical operations has received considerable attention. By exploiting this hardware approach for relational database management systems, we introduce an efficient support for records permutation, sorting and searching for data. Actually these are substantial operations in relational data models.The organization of a relational data model in a magnetic bubbie memory is straightforward. In such systems the memory consists of loops, where each loop is capable of holding one record. Under the control of a switch, a loop can circulate the records or can hold them in position. However, as the number of switches in the memory system increases, the number of control lines becomes large and the model structure may lose its practical significance.In this investigation three different models of bubble memories are applied to a simple relational database example. The two basic operations of permuting records and searching for data are emphasized. For these models, some theoretical features, the essential characteristics and their applicability are pointed out.     

一种基于贪心搜索的实时多目标遮挡处理算法

提出了一种固定摄像机遮挡条件下的多目标跟踪算法,包括基于区域相关的运动前景分割、基于合并--分裂检测的数据关联和基于贪心搜索的遮挡目标定位三部分. 该算法的主要特点表现在: 1)将遮挡条件下的目标跟踪问题转化为一个已知目标数量和特征的图像分类问题; 2)用贪心搜索和积分图算法快速定位遮挡中的目标,保证了算法的实时性; 3)对目标数量无约束,能够处理多目标相互遮挡下的跟踪问题(发生遮挡的目标数量大于等于2), 且对目标的遮挡程度和目标运动模式无约束,具有良好的可扩展性. 采用手工标定的IBM多人遮挡数据库的测试结果证明了算法的有效性.     

A locality-aware similar information searching scheme

In a database, a similar information search means finding data records which contain the majority of search keywords. Due to the rapid accumulation of information nowadays, the size of databases has increased dramatically. An efficient information searching scheme can speed up information searching and retrieve all relevant records. This paper proposes a Hilbert curve-based similarity searching scheme (HCS). HCS considers a database to be a multidimensional space and each data record to be a point in the multidimensional space. By using a Hilbert space filling curve, each point is projected from a high-dimensional space to a low-dimensional space, so that the points close to each other in the high-dimensional space are gathered together in the low-dimensional space. Because the database is divided into many clusters of close points, a query is mapped to a certain cluster instead of searching the entire database. Experimental results prove that HCS dramatically reduces the search time latency and exhibits high effectiveness in retrieving similar information.     

自动答疑系统知识库文本的索引研究

该文从传统的基于FAQ库自动答疑系统的知识库存储及检索方式的不足出发,提出了知识库文档预处理及建立倒排索引结构的方法。对倒排索引文档进行重组及性能进行优化,初始化了文档的权重,提高了文档内容的检索速度。     

基于用户关联行为的个性化搜索系统设计

设计了应用于网上商店的个性化信息搜索系统,该系统根据查询条件和用户信息记录分析用户兴趣,把初步的兴趣商品结果提交给用户,并将用户对结果的使用情况回馈给数据库。系统可用于定位消费需求、挖掘用户的隐含表达;创新点是提出了用户关联行为方案,为系统设计了关联行为的模型。     

Token list based information search in a multi-dimensional massive database

Finding proximity information is crucial for massive database search. Locality Sensitive Hashing (LSH) is a method for finding nearest neighbors of a query point in a high-dimensional space. It classifies high-dimensional data according to data similarity. However, the “curse of dimensionality” makes LSH insufficiently effective in finding similar data and insufficiently efficient in terms of memory resources and search delays. The contribution of this work is threefold. First, we study a Token List based information Search scheme (TLS) as an alternative to LSH. TLS builds a token list table containing all the unique tokens from the database, and clusters data records having the same token together in one group. Querying is conducted in a small number of groups of relevant data records instead of searching the entire database. Second, in order to decrease the searching time of the token list, we further propose the Optimized Token list based Search schemes (OTS) based on index-tree and hash table structures. An index-tree structure orders the tokens in the token list and constructs an index table based on the tokens. Searching the token list starts from the entry of the token list supplied by the index table. A hash table structure assigns a hash ID to each token. A query token can be directly located in the token list according to its hash ID. Third, since a single-token based method leads to high overhead in the results refinement given a required similarity, we further investigate how a Multi-Token List Search scheme (MTLS) improves the performance of database proximity search. We conducted experiments on the LSH-based searching scheme, TLS, OTS, and MTLS using a massive customer data integration database. The comparison experimental results show that TLS is more efficient than an LSH-based searching scheme, and OTS improves the search efficiency of TLS. Further, MTLS per forms better than TLS when the number of tokens is appropriately chosen, and a two-token adjacent token list achieves the shortest query delay in our testing dataset.     

Web数据并行搜索驱动模型

面对海量Web数据的高效率搜索问题的需求，并行、分布式的体系结构可以构建大规模搜索系统。该文利用多级分布式并行构架，运用网格理论技术，挖掘Internet上空闲的计算资源，提出了一个Web数据并行搜索驱动模型，描述了模型的主要部件、体系结构、搜索过程及并行驱动机制。分析和实验表明，该模型具有良好的可扩展性，适合Internet网络数据的大规模搜索应用。     

国内信息导航系统中搜索引擎Robot的设计与实现

本文讨论了信息导航系统中搜索引擎Robot的不同搜索策略,根据各种策略的不同特点及国内信息导航系统的信息搜索要求,给出一种适用于国内信息导航系统的搜索策略及其具体实现方法,并指出了在实现Robot时应引起注意的一些问题。