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1.  数据流上的连续预测聚集查询  被引次数:3
   郭龙江  李建中  王伟平  张冬冬《计算机研究与发展》,2004年第41卷第10期
   提出了一种数据流上未来值的连续查询,称为连续预测查询.采用数理统计的方法给出了带有COUNT聚集函数的连续预测聚集查询实现算法.通过采用TPC-H标准测试数据和随机生成的模拟数据进行了实验.理论和实验结果表明,给出的带有COUNT的连续预测聚集查询实现算法具有很高的性能和精度.    

2.  基于硬件加速的高速数据流连续实时聚集查询  
   刘学军  胡平  徐宏炳  董逸生  钱江波  王永利《电子学报》,2007年第35卷第2期
    近年来,动态数据流环境下的聚集查询正成为一个热点研究问题.目前的相关算法主要是采用近似技术,以牺牲精度来换取处理速度的提高.然而,在高速数据流环境下,处理速度仍然难以满足需求.软硬件协同的高速数据流处理技术逐渐引起人们的关注.提出了一种基于硬件加速的高速数据流聚集查询方法,充分发挥硬件在处理速度上的优势和软件在灵活性方面的长处.算法是增量的,也实现了多窗口资源共享.最后,给出了算法的复杂度分析并实验验证了方法的有效性.    

3.  基于数据流模式的聚集快速查询计算研究  
   陈昕  陈维兴  苏锦祥《计算机集成制造系统》,2004年第10卷第6期
   为了减少在计算和存档数据流的过程中对昂贵的存档数据的存取,分析了聚集数据查询的特点,并引入了聚集查询语言和聚集查询重写方法。针对数据流近似查询计算的需求,概述了数据流计算的基本特征,提出了一种基于数据流的近似计算模型。在此基础上,根据实际应用环境给出了一种近似查询提纲的小波方法。该计算架构和方法在人口信息系统中的实际应用表明,可以实现对数据流的快速聚集查询处理,并获得有效的查询结果。    

4.  数据流历史数据的存储与聚集查询处理算法  被引次数:7
   张冬冬  李建中  王伟平  郭龙江《软件学报》,2005年第16卷第12期
   目前数据流的研究成果主要集中在分析处理存储于内存中的最近一段时间内的数据流数据,忽略了对数据流历史数据的分析处理与存储管理.提出了一种数据流历史数据的存储管理及聚集查询处理方法,通过对历史数据实施多层递阶抽样存储,并在内存中建立存储数据流历史数据聚集值的HDS-Tree索引,实现对无限数据流历史数据的存储管理,有效地支持各种聚集查询同时,还给出了基于HDS-Tree的聚集查询算法的时间复杂性分析和查询误差分析.理论分析与实验结果表明,该方法可以有效地用于数据流历史数据的存储与分析.    

5.  数据流滑动窗口聚集查询降载策略研究*  
   郭景峰  贺春亮《计算机应用研究》,2009年第26卷第7期
   滑动窗口聚集查询在数据流管理系统中应用广泛,数据流到达高峰期,必须考虑滑动窗口聚集查询中出现的降载问题。分析了子集模型的特点和已有降载策略的不足,给出了数据流滑动窗口聚集查询降载问题的约束条件,提出了能保证子集结果产生的基于丢弃窗口更新策略的降载算法。理论分析和实验结果表明,该算法对数据流滑动窗口聚集查询降载问题的处理具有较高的有效性和实用性。    

6.  分布式复式数据流的处理  被引次数:4
   张冬冬  李建中  王伟平  郭龙江《计算机研究与发展》,2004年第41卷第10期
   在分布式数据流环境中,系统的通信带宽是一种瓶颈资源.在保证查询精度的前提下,为了有效地减少网络中数据流的传输量,提出了一种新的数据流传输方式,称为复式数据流.复式数据流方法是将分布式数据流系统中的原始数据流分组合并成复式数据流之后再进行传输.在定义了复式数据流的基础上,给出了复式数据流的生成算法,并且分析了基于复式数据流的查询操作的误差度,讨论了构造复式数据流的相关问题,最后通过实验验证了这种方法的有效性.    

7.  路网数据流的预测聚集查询新方法研究  
   冯钧  陆春燕《计算机科学与探索》,2010年第4卷第11期
   时空数据流的聚集查询技术已经成为数据库领域的研究热点。到目前为止,还没有一种有效的全时态聚集索引适用于非欧氏空间的路网数据流聚集查询。实现路网数据流的全时态聚集查询,必须解决:(1)路网的非欧氏空间特性问题;(2)路网上移动对象的重复计数、非均匀分布以及预测聚集问题。Sketch RR-tree解决了非欧氏空间特性和重复计数问题;为解决非均匀分布问题,借鉴草图划分思想,提出动态草图索引结构DynSketch:采用AMH智能划分Sketch RR-tree,使每个划分区域内车辆均匀分布,以提高聚集查询质量;同时,基于DynSketch,结合ES预测模型,提出了路网数据流的预测聚集查询算法。    

8.  分布式数据流增量聚集  被引次数:2
   王永利  徐宏炳  董逸生  钱江波  刘学军《计算机研究与发展》,2006年第43卷第3期
   分布式处理是数据流管理中的主流技术,聚集是分布式数据流系统中一种重要的连续查询类型.在分布式数据流环境中,由于需要连续计算聚集值,并且在分布式网络中连续传送聚集值,导致系统的通信开销非常大.为了有效地减少网络中数据流的传输量,提出了一种近似增量聚集算法(approximately incremental aggregate over distributed data stream,AIADDS).算法增量地计算网络中各个站点的聚集值,只有当聚集值的改变超出给定的闽值才向其他站点传送聚集改变量,这样,可以显著地降低网络的数据传输量.作为算法核心的VSB—Tree能够有效地合并、存储来自孩子站点的聚集值,同时增量地向它的父站点传送聚集改变量.理论分析和实验结果表明,算法是行之有效的.    

9.  数据流层次窗口模型及聚集查询算法  
   刘青宝  金燕  侯东风  张维明《计算机科学》,2007年第34卷第5期
   本文提出了一种多层次时间窗口模型,支持在不同时段对数据流进行不同粒度的建模,并给出了多粒度聚集树结构及其数据流聚集查询算法,从而有效地解决了在有限时空条件下的数据流聚集查询问题。    

10.  基于滑动窗口的数据流压缩技术及连续查询处理方法  被引次数:5
   王栩  李建中  王伟平《计算机研究与发展》,2004年第41卷第10期
   基于滑动窗口的连续查询处理是数据流研究领域的一个热点问题.已有的研究工作均假设滑动窗口内的数据能够全部保存在主存中,若滑动窗口内的数据量超过了可用主存空间,已有的查询处理方法则无法正常工作.提出两种数据流上的滑动窗口压缩技术,有效地降低了滑动窗口的存储空间需求.同时,给出了基于压缩滑动窗口的连续查询处理算法,理论分析和实验结果表明,这些算法具有很好的性能,能够满足数据流连续查询处理的实时性要求.    

11.  一种大规模分布式监控系统中预测模型的研究  被引次数:1
   田李  李爱平  贾焰  邹鹏《计算机研究与发展》,2006年第43卷第Z3期
   大规模分布式监控系统面临着数据管理规模和资源约束之间的矛盾,通过预测模型方法可以有效降低网络通信开销.在定义描述问题域和分析相关工作基础上,提出了两个改进的预测模型,并给出了当预测失败时对应的调整策略.采用了模拟数据和TAO(tropical atmosphere ocean)测量的海洋表面空气真实温度数据作为实验数据流,对改进模型进行了实验.理论分析和实验结果均表明,改进后的模型具有更高的预测命中率和更低的网络通信开销.    

12.  n-of-N 数据流模型上高效概率Skyline 计算  
   杨永滔  王意洁《软件学报》,2012年第23卷第3期
   研究概率数据流上的q-skyline计算问题.与只支持滑动窗口数据流模型的已有方法相比,所提出的方法能够支持更为通用的n-of-N数据流模型.采用将q-skyline查询转换为区间树上刺入查询的方法支持n-of-N数据流模型.提出PnNM算法维护支持n-of-N数据流模型所需的相关数据结构,高效处理了不确定对象候选集合更新和区间更新等维护工作;提出PnNCont算法实现连续查询处理.理论分析和实验结果表明,算法能够有效地支持概率数据流n-of-N模型上的q-skyline查询处理.    

13.  数据流上多滑动窗口聚集查询的优化算法  
   周心林  赵雷《小型微型计算机系统》,2013年第34卷第4期
   在数据流的查询处理中,聚集查询是一种常用的查询类型.系统经常需要在同一个数据源上处理多个聚集查询,而单独地执行每个查询会导致严重的可扩展性问题和性能问题,因此实现相似查询之间的资源共享变得至关重要.针对多个具有不同时间窗口的聚集查询,本文提出了一种优化的窗口聚集算法OPWA(Optimized Paired Window Aggregation).先根据各时间窗口参数对聚集查询进行分组,使得相似查询可以同步调度;再采用paired技术对数据流进行分割.一方面减少了时间切片的数目,降低了空间的需求;另一方面同步地执行相似查询,减少了系统的计算开销.实验表明OPWA具有较好的性能.    

14.  数据流上的复合滑动窗口聚集算法  
   钟颖莉  李金宝  王伟平  艾春宇《计算机工程与应用》,2006年第42卷第14期
   基于滑动窗口的聚集查询是数据流研究领域的一个热点问题。在已有的研究工作中,聚集算法都是针对立即执行的连续查询提出的,这些算法均是当数据流新到一个元组立即计算一次聚集结果。而在实际应用中,连续查询有时采取的是周期执行方式。论文针对周期执行的连续查询提出了复合滑动窗口聚集算法,即数据流新到一个元组,将它插入到基本窗口中,当基本窗口被插满时计算一次聚集结果。给出了非增量式和增量式两种算法。理论分析和实验结果表明增量式算法具有较好的性能。    

15.  XML数据流上的高效聚集算法  
   王宏志  李建中  骆吉洲《软件学报》,2008年第19卷第8期
   XML数据流的特点是所有元素和值仅允许扫描1次.针对XML数据流上的聚集问题,提出了高效的XML数据流聚集算法.这种算法不但能够有效地支持XML数据流上具有复杂结构聚集查询的处理,而且能够有效地支持具有递归结构XML数据流上的聚集查询处理.理论分析和实验结果表明,算法能够有效地处理XML数据流上的聚集查询。并且具有很好的可扩展性.    

16.  基于时间倾斜的数据流聚集压缩算法  
   王宝军  詹英《计算机时代》,2012年第4期
   对于许多应用领域不断产生的数据流,面向数据流聚集查询的应用最为广泛。本文在构造压缩桶的基础上,提出了基于时间维度压缩数据流的算法,来动态地形成压缩数据流,并进一步给出了使用压缩桶获得数据流聚集查询的数学方法。    

17.  XML数据流上的关键字查询  被引次数:4
   王小锋  张新  谢敏  孟小峰  周军锋《计算机研究与发展》,2006年第43卷第Z3期
   XML数据流上的XPath & XQuery查询处理是目前研究者关注的热点问题,但由于XPath & XQuery查询语言相对复杂,在不知道模式信息的前提下,用户很难通过已有的查询接口得到自己感兴趣的数据片断,因此如何在数据流模型上根据XML数据的特点为用户提供最友好的查询接口就成为一个亟待解决的问题.针对这个问题,创新地提出了在XML数据流上做关键字查询的问题,给出了最小相关连通子树(SRCT)的概念用于处理返回的结果,并设计了一种新的基于栈的Lookup算法,可以有效解决在XML数据流上进行关键字查询的问题,最后通过实验从不同角度对Lookup算法的各项性能指标进行了验证.    

18.  用于聚集值近似查询的基于密度的树索引结构  
   许俭 吴天轶 王晨 汪卫 施伯乐《计算机科学》,2005年第32卷第11期
   如何快速有效地对数据立方体上的聚集查询给出近似的回答,是数据挖掘和数据仓库研究领域中的核心问题之一。现有大多数聚集查询算法在同一个数据立方体上只能支持某种特定的而非多种类型的聚集查询。本文给出了一种新的框架AdenTS,即基于密度的自适应树结构,它可以回答同一数据立方体上的各类聚集查询,也提出了一些近似和启发式技术,改善了查询结果和精度。实验结果表明,这种方法在支持的查询种类和性能上是更好的。    

19.  基于滑动窗口的Top-K概率频繁项查询算法研究  
   王爽  王国仁《计算机研究与发展》,2012年第49卷第10期
   频繁项查询在网络监控、网络入侵检测、关联规则挖掘等方面是一项非常重要的技术.该技术在静态的不确定数据中已经得到了深入的研究.但随着数据流特征和不确定性表现的日益明显,在不确定数据流环境下的查询已经成为一项新的研究课题.因此基于数据流普遍采用的滑动窗口模型,提出了一种高效的概率Top-K频繁项查询算法sTopK-UFI.该算法避免了每次窗口更新都重新计算查询答案,而是利用现有的计算结果进行增量更新,从而减少查询代价.另外,该算法基于窗口中的现有数据对未来可能成为频繁项的元素进行预测,并利用泊松分布计算元素成为频繁项的概率上下界,提出相应的过滤策略,可以显著减少检测数据的数量,提高查询效率.实验结果表明,所提出算法可以有效地减少候选集、降低搜索空间、改善在不确定数据流上的查询性能.    

20.  一种基于概率模型的预测性时空区域查询处理  
   张炜  李建中  刘禹《软件学报》,2007年第18卷第2期
   提出了一种基于概率模型的预测性时空区域查询处理方法.该方法采用Filter-Refinement方式来处理查询.首先,从数据库中选择所有可能满足查询的候选移动对象;然后,根据概率模型中定义的方法来计算候选移动对象满足查询的概率;最后,根据查询中指定的最小概率阈值过滤候选移动对象并返回查询结果.该概率模型将移动对象未来可能出现的位置定义为一个随机变量,并给出了计算移动对象在两种不同的运动模式下满足查询的概率值的方法.还提出了一种通过对大量历史轨迹抽样来获得概率密度函数(probability density function,简称PDF)的轨迹分析算法,并设计了概率密度函数索引STP-Index(spatio-temporal PDF-index).该索引能够有效地提高轨迹分析算法和概率计算的效率.实验结果表明,该查询处理方法能够有效地支持预测性时空区域查询的处理,提高查询结果的正确性,特别适合于具有较小的空间区域和长时间范围的预测性时空区域查询.    

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