移动对象在空间网络数据库上的kNN查询

在空间网络数据库中,基于位置的服务是一项重要功能,而k-NN查询是实现该服务的重要查询.在网络上有一个原始对象(例如在道路上行驶的汽车),有一组目标对象(例如旅店、加油站、救护车等等),k-NN查询返回距离原始对象最近的k个目标对象.在这种对象移动受到网络限制的情况下,网络距离将替代Euclidean距离作为k-NN查询的指标.提出了一种解决移动对象k-NN查询的算法,该算法使用了一组索引结构来解决移动对象的位置问题.实验分析表明这种方法比传统方法的执行效率更高.     

面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架

物联网是目前国际和国内新兴的一项热门技术,正在给人们的生产和生活方式带来深刻的变革.物联网在带来诸多好处的同时,也给软件乃至整个信息技术领域带来了前所未有的挑战.该文针对物联网传感器采样数据管理中所面临的数据海量性、异构性、时空敏感性、动态流式特性等问题,提出一种面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架IoT-ClusterDB.实验结果表明,IoT-ClusterDB具有良好的传感器数据接入与查询处理性能,为物联网海量异构传感器采样数据的存储与查询处理提供了一种可行的解决方案.     

云计算环境中基于访问量和依赖性评价的数据分配算法

大量的大规模密集型数据需要存储在多个数据存储中心,而应用越来越广泛的云计算环境很好地解决了大规模密集型数据在分配中遇到的规模性问题。但是,云计算环境中多数据存储中心的数据分配会带来数据存储中心之间数据量的传输,从而导致数据访问效率低下。同时,单位时间上数据访问量的不平衡性会引起数据存储中心的访问瓶颈。以大规模密集型数据中的数据流为建模对象,提出了一种数据分配算法,它在保证数据存储中心负载平衡的基础上兼顾了密集型数据之间的依赖性。实验表明,相比于同类的数据分配算法,所提算法具有更好的综合表现,特别是在保证数据存储中心的负载平衡方面,效果突出。     

网络受限移动对象过去、现在及将来位置的索引

提出了一种适合于网络受限移动对象数据库的动态轨迹R树索引结构(network-constrained moving objects dynamic trajectory R-Tree,简称NDTR-Tree).NDTR-Tree不仅能够索引移动对象的整个历史轨迹,而且能够动态地索引和维护移动对象的当前及将来位置.为了比较相关索引结构及算法的性能,进行了详细的实验.实验结果表明,与现有的基于道路网络的移动对象索引方法如MON-Tree和FNR-Tree等相比,NDTR-Tree有效地提高了对网络受限移动对象动态全轨迹的查询处理性能.     

移动对象数据库模型、查询语言及实时交通流分析

提出一种移动对象数据库模型——Dynamic Transportation Network Based Moving Objects Database(简称DTNMOD),并给出了DTNMOD中基于移动对象时空轨迹的网络实时动态交通流分析方法.在DTNMOD中,交通网络被表示成动态的时空网络,可以描述交通状态、拓扑结构以及交通参数随时间的变化过程;网络受限的移动对象则用网络移动点表示.DTNMOD 模型包含了完整的数据类型和查询操作的定义,因此可以在任何可扩充数据库(如PostgreSQL 或SECONDO)中实现,从而得到完整的数据库模型和查询语言.为了对相关模型的性能进行比较与分析,基于PostgreSQL 实现了一个原型系统并进行了一系列的实验.实验结果表明,DTNMOD 提供了良好的区域查询及连接查询性能.     

基于词项聚类的文本语义标签抽取研究

本研究主要解决在大量文本数据中 抽取 关键语义信息的问题。文本是自然语言的信息载体,在分析和处理文本信息时,由于目标与方式不同,对文本信息的特征表达方式也各不相同。已有的语义抽取方法往往是针对单篇文本的,忽略了不同文本间的语义联系。为此,文中提出了基于词项聚类的文本语义标签提取方法。该方法以语义抽取为目标,以Hinton的分布式表示假说为文本信息的表达方式,并以最大化语义标签与原文本数据间的语义相似度为目标,使用聚类算法对语义标签进行聚类。实验表明,所提方法由于是基于全体词汇表对语义信息分布进行聚类计算的,因此在语义丰富度和表达能力上相比很多现有方法具有更好的表现。     

网络受限移动对象不确定性轨迹的索引

近年来,人们对于如何表示和处理移动对象的不确定性进行了研究,提出了一些较为有效的模型和算法.但是,在如何索引移动对象的不确定时空轨迹方面,相关的研究工作十分有限.为了解决上述问题,本文提出了一种网络受限移动对象不确定轨迹的索引结构(UTR-Tree),并给出了相关的索引更新及查询算法.在该索引结构的支持下,移动对象数据库不仅可以快速地处理对移动对象过去可能位置的查询,而且能够对其现在及将来的可能位置进行高效的查询处理.     

一种支持通用θ-Join的并行查询处理机制

并行查询处理,特别是并行连接查询处理技术是并行数据库中的关键技术.然而,目前的并行查询处理方法尚存在着一些局限性,如绝大多数的并行Join算法依赖于Hash方法对数据进行分治,因此只能支持等值Join等查询类型.为了解决这一问题,提出了一种基于伪半连接的通用θ-Join查询处理算法,并给出了基于查询语法树及并行执行计划的并行数据库通用查询处理方法.在此基础上,实现了一个并行分布式数据库原型系统PD-DBMS,实验结果表明,此方法提供了良好的并行查询处理性能.     

汉藏短语对抽取中短语译文获取方法研究

该文从法律法规和公文领域汉藏语料中对待翻译汉语短语提取藏语译文。目前普遍采用的短语对抽取方法需要依赖于词性或句法分析等资源或词对齐技术。考虑现阶段藏文资源不足,词法句法相关技术不成熟,该文提出藏文词串频率统计方法(TSM)和藏文词序列相交算法(TIA)两种方法来获取藏语译文。其中TSM抽取1-1连续和非连续短语准确率达到90%左右,但遗漏1-n情况。TIA能够抽取1-n连续和非连续藏文语块,准确率达到81%。     

复制的移动数据库系统事务级同步处理策略

同步处理技术是保持复制的移动数据库系统一致性的一项关键技术,但现有的事务级同步处理算法存在着一定的局限性.为了克服这些缺陷,并增强其实用性,提出了一种新的移动数据库同步处理模型──基于双时间印的事务级同步(DTSTLS)模型.DTSTLS模型采用了一种三级复制体系结构,系统可以直接使用通用的数据库产品作为其数据库服务器,因此具有良好的可扩充性.作为一种异步的多主副本复制方法,DTSTLS模型允许移动计算机在断连的情况下存取本地副本,从而造成系统短暂的不一致,重新连接时进行冲突检测及同步处理,使系统重新收敛于一致性的状态.此外,通过一种独特的时间印处理策略,DTSTLS模型减少了通信代价,并降低了资源消耗.实验结果表明,DTSTLS模型提高了移动数据库系统的资源利用效率,保证了事务调度的可串行性和数据库的一致性.