一种并行XML数据库分片策略

主要研究XML文档的并行数据分片策略,以便能够并行处理XML查询.为了描述XML数据分片,提出了媒介节点的概念.一组媒介节点的集合可以将一棵XML数据树分割成一棵根树和一组子树的集合:根树将在所有站点中复制;而子树集合则可以根据用户查询的工作负载被均匀地分片到各个站点中.对于同一棵XML数据树,会有很多种媒介节点的集合;而不同的媒介节点集合会产生不同的数据分片结果.然后,依据各个数据分片中的用户查询工作量是否均衡,来衡量一个分片的好坏.选择一组最佳的媒介节点集合是一个NP-hard问题.为了解决此问题,设计了一组启发式优化规则.基于这一思想,提出并实现了一种基于媒介节点的XML数据分片算法WIN(workload-aware intermediary nodes data placement strategy).大量实验结果证明:WIN算法的性能要优于以往的并行XML数据分片策略.     

并行XML数据库系统中数据分片策略的研究

数据分片策略是影响并行数据库系统性能的重要因素之一．着重探讨并行XML数据库系统中大规模XML文档的数据分片问题，提出与传统数据库分片策略不同的两种新的分片方法：基于路径模式的路径实例平衡法(PSPIB)和基于结点模式的结点轮循法(NSNRR)．前者的思想是析散DOM树中具有相同路径模式的路径实例，将其分配到不同站点；后者的思想是将DOM树中具有不同结点模式的元素结点以轮循方式析散到不同站点，而将具有相同结点模式的元素结点聚簇到同一站点．还介绍了这两种分片策略的实现，并给出了相应的基于RPE查询的性能测试、分析和评价．     

分布式数据库通用查询对象模型

提出基于CORBA的分布式数据库通用查询对象模型，该模型结合目前最先进的分布式对象技术，异构数据库访问技术以及为了解决异构分布式计算机系统数据传输问题而提出了的数据类型鉴别器技术，为异构分布式数据库系统提供可跨平台移植的，跨数据库查询的具有统一接口的分布式数据库通用查询构件，利用分布式数据库通用查询对象模型概念的实现，成功开发出南方电力调度中心异构分布式计算机信息交换系统软件，给出了使用该软件在分布式异构系统中实现数据通用查询的实验结果，证明是可行的。     

基于CORBA的分布式通用数据库查询对象模型的研究

本提出基于CORBA的分布式通用数据库对象模型，该模型结合目前最先进的分布式对象技术，异构数据库访问技术以及为了解决异构分布式计算机系统数据传输问题提出的数据类型鉴别器技术，为异构分布式数据库系统提供可跨平台移植的，跨数据库查询的具有统一接口的分布式通用数据库查询构件。利用分布式通用数据库查询对象模型概念的实现成功开发出某电力部门异构分布式计算机信息交换系统软件。     

基于并行子树构建的XML解析方法

XML解析的高耗时特点制约着XML应用系统整体性能的提高,并行化是一种重要的优化手段。现有的并行XML解析算法存在的问题是需要通过预处理进行数据划分,才能实现分片并行完全解析处理。预处理往往很耗时,若进行优化处理,则实现复杂。提出的方法可实现对XML数据任意分片直接进行解析,并行构建各个片断中的子树,再通过子树合并获得全局的文档树。实验结果表明该方法能有效利用多核计算环境,并行实现XML解析。     

基于XML的异构数据库集成系统构架与开发

分析了XML在解决异构数据库集成问题中的优势,并在此基础上提出了基于XML的异构数据库集成方案,实现了分布式异构数据库的透明访问和联合查询。对于架构中的主要环节给出了具体实现方法,并着重研究和验证了架构中XML与数据库模式映射、数据透明访问、联合查询处理等关键问题。     

一种XML数据流上的马尔可夫剪切分片技术

与传统数据库对XML数据的处理不同,对XML数据流的处理不仅受实时性的约束,还受存储空间的限制.在Hole-Filler模型的基础上,首先利用XML的查询统计信息,定义了路径频率树,在此基础上,提出基于马尔可夫表的XML数据流剪切分片策略及算法,有效地提高了XML片段的利用率,增强了XML片段的内聚性.实验结果表明,基于马尔可夫表的XML剪切算法在剪切时间、查询时间、空间消耗等方面都表现出较好的性能.     

基于密度的分布式聚类算法研究

大量复杂异构数据分布于各个网络站点上,分布式聚类是海量数据处理的一个重要应用。该文针对基于密度的分布式聚类(DBDC)算法提出一种改进算法,利用局部聚类获取更佳的代表对象,将代表对象集附带相关信息传送至主站点,用增强的基于密度的聚类算法进行全局聚类,并更新子站点聚类。理论分析和实验结果表明,该算法在聚类质量和算法效率方面优于DBDC算法。     

一种并行XML数据分片算法的设计与实现

随着XML在各个领域的广泛应用，XML数据规模急剧增加，查询处理也日趋复杂。集中式环境由于单机存在的I／O瓶颈问题，在处理日益复杂的查询操作时已渐渐不能满足应用需求。因此，高性能的并行数据库在XML处理方面的研究，必将为XML数据库的。存储和查询处理带来新的曙光。本文讨论了一种对XML文档的基于节点轮循法进行分片的设计原理及实现算法。实验结果证明该方法具有很好的加速比和缩放比性能。     

SXBP：基于Pri—order编码的XML文档存储方法

随着XML技术的发展，如何利用现有的数据库技术存储和查询XML文档已成为XML数据管理领域研究的热点问题。本文介绍了一种新的文档编码方法，以及基于这种编码方式提出了一种新的XML文档存储方法。方法按照文档中结点类型将XML文档树型结构分解为结点，分别存储到对应的关系表中，这种方法能够将任意结构的文档存储到一个固定的关系模式中。同时为了便于实现数据的查询，将文档中出现的简单路径模式也存储为一个表。这种新的文档存储方法能够有效地支持文档的查询操作，并能根据结点的编码信息实现原XML文档的正确恢复。最后，对本文提出的存储方法和恢复算法进行了实验验证。     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

基于RBAC的WEB环境下OA系统权限控制的研究

WEB环境下OA(Office Automation)系统的权限控制是一个热点问题.针对此问题详细介绍了一种实用的解决方法--基于角色访问控制模型的方法,并在此基础上根据实际项目重点阐述了RBAC数据库的设计方法,以及基于RBAC数据库的权限控制的设计方法,最后给出权限子系统的具体配置步骤,并给出实际运行结果.     

基于自动机理论的XML查询重写研究

研究了基于自动机理论的XML查询重写问题,尤其针对局部查询重写技术作了深入研究.通过实例对其有效性进行了合理的分析.     

基于数字音频广播技术的数据服务介绍

依据对数字音频广播技术的相关国际标准分析,仔细阐述了目前各类基于数字音频广播技术的数据服务类型,提出了一种基于广播网络的数据服务的基本体系结构.经过对数字音频广播国际标准的协议栈分析,着重介绍了网络层和应用层的划分,以及这两层内目前流行的各种协议.最后,介绍了北京市基于此类标准的数据服务的实现方法.     

基于构件组装的项目管理系统开发研究

由于项目管理技术的不断提升和管理模式的多样化,不同行业甚至不同企业对项目管理系统的要求各不相同。如何利用软件构件技术快速地构造新的项目管理系统成为急需解决的问题。从项目管理系统的框架出发,首先对构件进行了形式化定义,然后基于此定义对项目管理系统组成部分进行了形式化描述,最后利用定义好的连接器,通过顺序、选择和并行三种组装方式组装成项目管理系统。并在此基础上提出了基于构件组装的PMS开发模型。     

基于个人微博特征的事件提取研究

个人微博在事件提取上大多都是运用文本进行相似度计算最终达到聚类结果,而没有充分的考虑到微博特征。针对微博标签、URL、时间等特征,提出一种基于微博特征的事件提取算法。该算法针对微博的特征进行TF-IDF的改进,并加入标签相似度,URL相似度,进行综合相似度计算,最后按时间先分段后合并的改进K-means聚类方法得出事件提取结果。实验结果表明,基于微博特征的事件提取算法对微博关键字提取和事件提取的精确度有明显的提高。