基于知识的P2P网格资源发现研究*

针对当前网格资源管理系统扩展性差的问题,提出了具有分布式本体知识库的网格资源管理模型.新模型由分布的多个自治管理域组成;自治域之间通过DHT覆盖网连接.网格资源信息以本体知识库的形式管理:本地知识库管理域内网格知识;全局知识库则提供分布本体的语义映射以及知识的索引和定位.资源发现转换为本体知识库的实例检索推理,并且支持跨管理域的资源集发现.新模型极大地提高了网格资源管理系统的可扩展性.     

一种支持高效检索的双重索引策略*

从信息检索角度出发,提出一种高效的索引,在结构索引中集成了倒排文档,可同时查询XML结构部分和关键词.双重索引策略很好地解决了基于路径表达查询效率低的问题.     

一种基于小波变换的非均匀量化索引调制水印算法

为了提高数字水印的稳健性与不可见性,将图像小波变换与量化索引调制算法相结合,提出了一种基于小波变换的非均匀量化索引调制数字水印算法。该算法对原始图像进行离散小波变换,将中频小波系数分成3×3的系数子块作为水印载体,对子块的系数均值采用非均匀量化索引调制,实现二值水印的嵌入。根据人类视觉特性,不同的系数子块采用不同的量化间隔并自适应于子块内相邻系数的差值。实验结果表明,该算法透明性好,安全性高,对高斯白噪声、剪切、滤波以及JPEG压缩等常见攻击具有较强的稳健性。     

基于多层次语义特征的建筑立面点云提取方法

建筑立面信息是指建筑物与外部空间接触面的空间分布及属性信息,如何从点云数据中提取建筑立面信息是点云数据处理中的热点和难点。为解决传统格网密度算法在建筑立面点云提取时评价标准单一、适应性不强的问题,综合分析建筑区各类典型地物点云的高程分布、投影密度、法向量分布等局部及整体空间特征,构建由点云单点语义、格网语义及区域语义组成的多层次语义特征描述子,在此基础上提出一种建筑立面点云提取方法,针对建筑立面点云在不同层次语义上的特点设置合理阈值,通过逐层筛选实现建筑立面点云的精确提取。试验结果表明：该算法能在低层、高层以及超高层建筑区等不同场景海量点云中快速准确地实现建筑立面点云提取,算法精度、效率、适应性良好。     

语义协同时态XML索引研究与实现

该文研究一种以语义为基本要素并实现"语义"、"时间"和"结构"处理协同联动的时态XML索引技术SCTindex.首先,以时态结点为数据处理逻辑单元,在时态结点集合上建立基于线序划分的时态数据结构,这种结构具有相应的"拟序关系"数学基础,便于推广,能够实现"一次一集合"的查询方式,具有较高的时间查询效率;其次,以结点语义标签为数据处理技术单元,建立语义标签归并集合,在语义层面配置基于线序划分的时间索引机制,体现了XML本体要素——"语义"与时态数据基本内涵——"时间"约束间的整合联动;另外,引入带有足够结构信息和能够实现"更新友好"的结点编码方案GDFC,建立了相应时态数据的结构连接算法,实现了"结构"与"语义"协同处理.论文主要贡献是基于计算机协同处理理念,较精细地分析时态XML数据的"语义"、"结构"和"时间"等查询要素的本体特征和内在关联,提出了具有较高查询效率的线序划分结构,同时将其配置在语义层面,实现了不同于常规的以"结构摘要"为主轴部署查询的索引模式.论文进行基本实验仿真,通过与现有相关工作进行比较评估,表明SCTindex的可行性、有效性和优越性.     

浅谈美国《化学文摘》(CA)的查阅方法

论述了美国化学文摘(CA)的概况,并结合工作实际从关键词索引、普通主题索引(GS)、化学物质索引(CS)、分子式索引(F)这4个方面介绍了检索美国化学文摘(CA)的途径与查阅方法,同时指出了充分利用这些索引途径,搞好检索服务,提高检索效率是我们文献工作都必须解决的课题。     

Kad网络恶意索引节点行为研究

作为当前十分流行的P2P文件共享网络,Kad网络容易受到来自索引节点层面的攻击.索引节点负责存储资源索引,并响应其他节点的搜索请求,其行为正确性会对P2P网络服务质量产生直接的影响.文中基于Anthill测量系统,从IMDb,iTunes和Amazon网站中选取热门资源作为测量目标,在真实Kad网络中系统地测量和分析了资源共享过程中各类节点的行为;通过与标准Kad协议进行对比,对节点行为的正确性进行全面验证,从而获取恶意节点的行为特征.结果显示,目前Kad网络中存在两类恶意索引节点:选择性拒绝服务节点和无意义应答节点.这两类节点广泛存在于Kad网络中,总数高达数十万,并且其攻击行为具有相当的隐蔽性,严重干扰了正常文件搜索和下载过程.文中对两类节点的行为特征进行了深入分析,并在此基础上,提出了针对性较强、易于部署的防御方法.     

空间资源索引与top-k查询研究

以空间资源索引结构R-tree为基础, 考虑人们对空间资源能力指标的要求, 利用道路网络模型进行空间距离的计算, 提出了一种包含能力维度信息的空间资源索引结构和top-k查询算法, 并与传统遍历算法进行对比实验, 验证了查询算法的有效性。     

使用MapReduce构建列存储数据的索引

大数据的存储与分析是近年来数据库领域研究的热点,高效的索引技术是提高大数据查询分析性能的重要技术手段。在现有的数据存储模型及索引技术研究基础上,提出使用MapReduce构建列存储数据的索引。该索引技术结合MapReduce编程模型,先在Map阶段完成数据划分,然后在Reduce阶段完成数据的排序,最后在数据有序的Reduce节点上创建RB+树索引,从而减少索引创建时因为RB+树内部节点递归分裂而产生的昂贵代价和树的高度,提高数据查询的性能。通过在真实数据集上进行实验,验证了所提出方法的有效性。