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1.
针对可扩展标记语言(XML)查询中具有嵌套OR谓词的复杂小枝模式查询处理,提出一种基于路径连接的查询方法.该方法以路径为分解粒度,结合分支扩展(AOBE)的概念,通过路径连接过程实现对复杂小枝模式查询的整体处理.为了进一步提高算法效率,在已有研究的基础上挖掘相应的优化规则,利用索引跳过那些明显不参与连接的元素的访问和计算.与已有算法相比,基于路径连接的查询方法大大简化了复杂小枝模式查询处理过程,只访问查询叶节点对应的元素,可以显著减少结构连接的操作数目和扫描元素的个数.实验结果表明,该方法能够有效地改善复杂小枝模式查询处理的性能.  相似文献   
2.
现有的信任链发现均假设信任证为集中式存放,针对该局限性,设计一个基于角色的信任证覆盖网络(RBCON),并提出RBCON生成、维护等算法,在此基础上给出信任链搜索方案.信任凭证存储在RBCON各个结点上,基于角色的分布式哈希表以实现信任凭证的双向定位.基于角色的信任证覆盖网络结点频繁加入或者离开时能高效的完成多种信任链查询.大量仿真实验表明:该方案能够满足分布式信任链发现的各种查询的需要,并能在尽可能少的证书定位和查找的前提下完成信任链的搜索;该网络在持续的网络结点加入和离开/失败的情况下依然能保证较高的信任链查找率,因此,能够较好的抵抗各种恶意网络攻击.  相似文献   
3.
在网络化制造的环境下,为了保护共享产品数据的版权和完整性,基于树形结构的分形特征,提出了一种面向树形数据的产品数据版权保护方案.通过在产品结构数据树中嵌入分形水印、结构水印和节点水印,很好地实现了针对零部件内容和产品结构内容的综合保护,从而为网络化制造领域的产品数据版权保护提供了一种可行的解决方案.仿真结果和分析表明,该方法能够对抗产品数据面临的各种攻击,尤其是针对产品结构变换攻击和子树攻击具有天然的免疫能力.  相似文献   
4.
针对信息战下数据库安全代理对访问控制的特殊需求,提出了数据库安全代理(DSP)扩展的基于角色访问控制模型(DSP-RBAC).该模型形式化地定义了权限的各个方面,包括操作、属性、动作、客体以及它们之间的关系.通过引入客体包含关系(OIR)和操作级联关系(COR),研究了DSP对关系数据库管理系统的认知问题.在分析操作级联关系的级联需求和继承激活基础上,阐述了对会话需求权限和会话激活权限的影响,并给出在新模型下进行访问控制决策的原则.实验结果表明,该模型解决了在数据库安全代理中应用访问控制策略的操作、客体相关性问题,能够显著提高关键应用的安全性.  相似文献   
5.
数据流中的关联规则在预测和在线分析系统中有重要应用.现有的研究大多集中在事务数据模型上,鲜有对数据项之间的关联规则挖掘.由于数据的实时性特点,用户又往往对新产生的数据所包含的信息更感兴趣.为了实时而准确地挖掘最近一段时间内数据项间的关联规则,提出了MARSW(mining association rules on sliding window)算法,利用滑动窗口模型对数据流进行关联规则挖掘.MARSW算法在给定的误差范围内,能够有效去除历史数据的影响,并以有限的空间代价快速挖掘大量数据间存在的关联规则.大量仿真实验结果表明,MARSW算法具有较高的效率和优良的可扩展性.  相似文献   
6.
基于循环神经网络的数据库查询开销预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据库负载管理、性能调优中,开销预测模型是提高其效率的关键技术。首先,由于数据库系统的复杂性和计算机资源的竞争,很难精确地估计不同操作的开销。其次,由于查询计划结构的复杂性,现有研究更多使用笼统的查询信息,而很少利用查询计划中操作层面的信息,并依据这些信息来获得开销模型。另外,现有的研究大多没有真正预测查询的执行时间,而是预测了类似查询优化器中开销模型生成的开销。为了减少负载管理的复杂性,本文提出了基于循环神经网络的精细模型来预测查询开销,以查询计划中的操作行为和其实际运行时间作为特征提取的来源。特别地,考虑到查询计划结构的复杂性,本文采用一种特殊的循环神经网络,长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)。给一个特定的查询计划,在该计划实际执行之前,模型就能产生其预测的执行时间。这会比现有数据库的查询优化器产生的开销预估结果(任意单位)更具有参考性;也优于需要在执行开始之后才能预测的查询进度指示器。本文提出的这种创新方法来预测查询执行时间,可以用于解决数据库负载管理中的关键问题。通过实验验证,模型的正确率高于71%,一定程度上证明了方法的可行性。  相似文献   
7.
8.
为适应动态变化的应用环境,提高索引的综合性能,提出一种自适应的移动对象索引———STBx树.给出了STBx树的索引结构、更新算法和查询算法,并且在性能分析的基础上给出了STBx树进行自适应调节的方法.STBx树以自学习和自适应的运行,在不打断服务的情况下对自身的更新性能和查询性能进行调节,从而达到最佳的平稳的综合性能,以适应更新操作和查询操作的比例以及性能需求动态变化的环境.实验表明:STBx树在动态应用环境下能够实现自适应的调节,并提供优秀的综合性能,优于传统的TPR*树和Bx树.  相似文献   
9.
在多标签新闻分类问题中,针对传统分类器链算法难以确定标签依赖顺序、集成模型运行效率低和无法应用复杂模型作为基分类器的问题,提出基于深度神经网络的双向分类器链算法. 该方法利用正向分类器链获取每个标签和前面所有标签的依赖关系,引入逆向分类器链,从正向链最后一个基分类器的输出开始反向学习每个标签和所有其他标签的相关性. 为了提取非线性标签相关性和提高预测性能,使用深度神经网络作为基分类器. 结合2条分类器链的均方误差,使用随机梯度下降算法对目标函数进行有效优化. 在多标签新闻分类数据集RCV1-v2上,将所提算法与当前主流的分类器链算法和其他多标签分类算法进行对比和分析. 实验结果表明,利用深度双向分类器链算法能够有效提升预测性能.  相似文献   
10.
针对闪存硬盘的快速发展趋势以及存取特性,提出一种数据库复合存储模型.在该模型中,数据库同时包括闪存硬盘和磁性硬盘2种设备,数据根据访问特征被存储到不同的设备中.模型使用地址映射表来转换对闪存访问,并使用滑动窗口技术,通过最近一段时间内访问的统计信息和设备本身的物理特性,自适应地动态调整页面的分布,使数据库获得更高的性能.通过基于在线事务处理应用的性能仿真测试,结果表明,该复合模型可以显著提高I/O性能,并对工作集的变化有良好的适应性.  相似文献   
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