云计算环境下的大规模图数据处理技术

随着社交网络分析、语义Web分析、生物信息网络分析等新兴应用的快速增长,对亿万个顶点级别大规模图的处理能力的需求愈加迫切,这是当前高性能计算领域的研究和开发热点.文中结合云计算的特点,从图数据管理与图数据处理机制两个方面,综述了云计算环境下进行大规模图数据处理的关键问题,包括图数据的存储方式、图索引结构、图分割策略、图计算模型、消息通信机制、容错管理、可伸缩性、图查询处理等.全面总结了当前的研究现状和进展,详细分析了存在的挑战性问题,并深入探讨了未来的研究方向.  

RFID不确定数据管理技术

有关不确定数据管理的研究是当前国际数据库研究领域的一个热点。不确定性作为RFID系统的一个重要特征,贯穿于RFID应用的整个生命周期。RFID系统主要存在两类不确定性:一类是客观不确定性,即原始数据客观存在不完整和不准确,这是造成RFID系统数据不确定的最直接原因;另一类是主观不确定性,这是由于对漏读数据的填补、对位置信息的推测、对事件语义的抽取和对事件发生时间的估计而产生的不确定性。详细归纳了RFID系统中数据不确定性的来源,介绍了RFID不确定数据管理技术的研究现状,并指出了目前面临的挑战。  

基于动态概率路径事件模型的RFID数据填补算法

RFID 数据采集过程中漏读现象频频发生,降低了RFID(radio frequency identification)应用中查询结果的准确性.目前解决漏读问题的算法主要是以RFID 原始读数为粒度,并基于标签自身历史读数进行窗口平滑,这种作法会填补许多与查询无关的冗余数据,并且在多逻辑区域参与的复杂应用中,填补准确率较差.为解决上述问题,首次将RFID数据从数据层抽象到逻辑区域层作为处理的粒度,提出3 种基于动态概率路径事件模型的数据填补算法,通过挖掘已知的区域事件的顺序相关性来对后续发生的事件进行判断  

一种无线传感器网络中基于时空关联模型的高效实时事件检测技术

无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)广泛应用于环境监测、交通控制等诸多领域,但网络节点因能量有限、抵制干扰能力差而产生错误数据,影响查询结果的准确性.提出一种高效的实时事件检测技术,该技术利用了传感器感知数据的时空关联性,在节约能耗的同时有效地排除各种错误数据对查询结果的影响,同时又能尽量保证用户提出的实时性要求.实验结果表明,该技术提高了事件检测的准确度和可靠性.  

无线传感器网络中一种基于权重模型的高效事件检测技术

无线传感器网络综合了传感器、嵌入式计算、分布式信息处理和无线通信四大技术而被广泛应用于环境监测、空间探索、交通控制等诸多领域,但传感器节点却因能量有限、易受干扰、易被破坏等局限性而产生"脏数据",影响了其在事件检测应用中查询结果的准确性.提出了一种基于权重模型的高效事件检测技术,该技术利用节点各感知属性和事件发生的关联性大小来确定各属性权重,并根据相对自身位置的远近来确定各邻居节点在空间关联检查中的权重,在节约和均衡能耗的同时有效排除错误数据和干扰事件因素对查询结果的影响,明显提高事件检测的效率和准确性.  

相似性连接查询技术研究进展

相似性连接查询,即查找相似的数据对象对,具有广泛的应用领域,例如相似网页检测、实体解析、数据清洗和相似图像检索等。相似性连接查询是当前大数据处理领域的热点问题之一。讨论了相似性连接查询面临的挑战;根据不同的标准对现有的相似性连接查询进行了分类;总结并比较了现有的字符串、集合、向量和图相似性连接算法;探讨了今后的研究重点和发展趋势。  

REvent:一种面向RFID应用的复杂事件处理系统

无线射频识别技术RFID有着重要的应用背景.设计并实现了一个面向无线射频识别应用的复杂事件处理系统REvent.构建了一个仿真环境并在此基础上测试Revent系统的数据预处理与事件检测等功能.对系统框架、关键技术和主要演示过程进行了说明.  

基于监控对象动态聚簇的高效RFID数据清洗模型

由于RFID(radio frequency identification)技术采用无线射频信号进行数据通信,漏读和多读现象时有发生,降低了其在事件检测中查询结果的准确性.在很多RFID监控应用中,监控物体都是以动态变化的小组为单位进行活动的.通过定义关联度和动态聚簇对各个RFID监控物体所在的小组进行动态的分析,并在此基础上定义了一套关联度维护和数据清洗的模型和算法,通过对图模型进行压缩,提出了基于分裂重组思想的链模型关联度维护策略,提高了维护的时空效率.模拟实验结果表明,该数据清洗模型可以获得较好的效率和准确性.  

数据流上基于扩展窗口模型的连接维护算法

随着数据流查询处理在越来越多的领域得到应用,现有的窗口模型和处理方法已无法满足复杂的需求,需要进行模型的改进和操作的优化.提出了一种扩展的窗口模型来表达更丰富的语义,并针对该模型利用元组位置信息对连接操作的批处理过程和结果维护进行了查询的优化.在此基础上,针对用户实时需求提出一种动态Hop调整策略.实验表明,该方法在时间和空间都获得了较好的性能.  

一种事件驱动的数据流查询模型

分析数据流上事件的语义和特点,建立了事件驱动的数据流模型EQM.提出一种具有事件监控,事件定义和事件驱动功能的语言EQL,讨论了事件监控和事件驱动查询的优化算法以及相关的效率问题和实时性.实验表明,该模型在解决数据流上事件相关问题比现有的数据流模型和处理方法有着更好的性能.