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1.
流数据分析与管理综述   总被引:80,自引:6,他引:74       下载免费PDF全文
金澈清  钱卫宁  周傲英 《软件学报》2004,15(8):1172-1181
有关流数据分析与管理的研究是目前国际数据库研究领域的一个热点.在过去30多年中,尽管传统数据库技术发展迅速且得到了广泛应用,但是它不能够处理在诸如网络路由、传感器网络、股票分析等应用中所生成的一种新型数据,即流数据.流数据的特点是数据持续到达,且速度快、规模宏大;其研究核心是设计高效的单遍数据集扫描算法,在一个远小于数据规模的内存空间里不断更新一个代表数据集的结构--概要数据结构,使得在任何时候都能够根据这个结构迅速获得近似查询结果.综述国际上关于流数据的概要数据结构生成与维护的研究成果,并通过列举解决流数据上两个重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣.  相似文献
2.
不确定性数据管理技术研究综述   总被引:51,自引:5,他引:46  
随着数据采集和处理技术的进步,人们对数据的不确定性的认识也逐步深入,在诸如经济、军事、物流、金融、电信等领域的具体应用中,数据的不确定性普遍存在,不确定性数据的表现形式多种多样,它们可以以关系型数据、半结构化数据、流数据或移动对象数据等形式出现,目前,根据应用特点与数据形式差异,研究者已经提出了多种针对不确定数据的数据模型,这些不确定性数据模型的核心思想都源自于可能世界模型,可能世界模型从一个或多个不确定的数据源演化出诸多确定的数据库实例,称为可能世界实例,而且所有实例的概率之和等于1.尽管可以首先分别为各个实例计算查询结果,然后合并中间结果以生成最终查询结果,但由于可能世界实例的数量远大于不确定性数据库的规模,这种方法并不可行,因此,必须运用排序、剪枝等肩发式技术设计新型算法,以提高效率.文中介绍了不确定性数据管理技术的概念、特点与挑战,综述了数据模型、数据预处理与集成、存储与索引、查询处理等方面的工作.  相似文献
3.
数据世系管理技术研究综述   总被引:7,自引:1,他引:6  
世系描述了数据产生、并随时间推移而演变的整个过程,它的应用领域很广,包括数据质量评价、数据核查、数据恢复和数据引用等.数据世系大致可分为不同数据源之间的数据演化过程和同一数据源内部的数据演化过程,即模式级和实例级数据演化过程.文中以模式级和实例级数据世系的表示、查询为主线综述数据世系的研究进展.模式级世系部分主要介绍了查询重写和模式映射的世系追踪技术,实例级世系部分则从关系型数据、XML数据、流数据三方面总结了新近的研究进展.文中还综述了跟踪不确定性数据及其演化过程的研究进展.最后,列举了数据世系管理的应用,并讨论了世系分析研究面临的挑战及未来的研究方向.  相似文献
4.
数据密集型科学与工程:需求和挑战   总被引:2,自引:0,他引:2  
科学研究在经历了实验科学、理论科学、计算科学阶段后,进入了数据密集型科学阶段,与之相伴的是大数据时代的到来.大数据泛指规模达到几百TB,甚至PB级的数据①,其典型的特征是分布、异构、低质量等.尽管传统数据库管理技术(特别是商业关系型数据库)在过去40年间取得了巨大成功,但是这些技术和系统无法有效管理支持数据密集型科学与工程(Data-Intensive Science and Engineering,DISE)的大数据.文中探讨数据密集型科学与工程的具体需求和现实挑战.它涵盖的内容表现在4个层面,包括数据存储与组织、计算方法、数据分析以及用户接口技术等.同时,数据质量、数据安全、数据监护等内容也需要在各层面得到重视.文中尝试梳理了数据密集型科学与工程的整体架构,回顾了相关领域的新近发展,分析了面临的挑战,探讨了未来的研究方向.  相似文献
5.
数据管理系统评测基准:从传统数据库到新兴大数据   总被引:2,自引:0,他引:2  
大数据时代的到来意味着新技术、新系统和新产品的出现.如何客观地比较和评价不同系统之间的优劣自然成为一个热门研究课题,这种情形与三十多年前数据库系统蓬勃发展时期甚为相似.众所周知,在数据库系统取得辉煌成就的发展道路上,基准评测研究一直扮演着重要角色,极大推进了数据库技术和系统的长足发展.数据管理系统评测基准是指一套可用于评测、比较不同数据库系统性能的规范,以客观、全面反映具有类似功能的数据库系统之间的性能差距,从而推动技术进步、引导行业健康发展.数据管理系统评测基准与应用息息相关:应用发展产生新的数据管理需求,继而引发数据管理技术革新,再催生多个数据管理系统/平台,进而产生新的数据管理系统评测基准.数据管理系统评测基准种类多样,不仅包括面向关系型数据的基准评测,还包括面向半结构化数据、对象数据、流数据、空间数据等非关系型数据的评测基准.在当今新的数据系统发展中,面向大数据管理系统的评测基准的研究热潮也如期而至.大数据评测基准研究与应用密切相关.总体而言,尽管已有的数据管理系统评测基准未能充分体现大数据的特征,但是从方法学层面而言,三十多年来数据管理系统评测基准的发展经验是开展大数据系统研发最值得借鉴和参考的,这也是该文的主要动机.该文系统地回顾了数据管理系统评测基准的发展历程,分析了取得的成就,并展望了未来的发展方向.  相似文献
6.
基于位置的服务:架构与进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着无线通信技术和智能移动终端的快速发展,基于位置的服务( Location-based Services,LBS)在军事、交通、物流等诸多领域得到了广泛应用,它能够根据移动对象的位置信息提供个性化服务.目前,主流的定位技术大致可分为卫星定位、基于网络基础设施的定位和感知定位三类.LBS使用有效的移动对象时空索引技术来高效处理服务查询请求,并且采用不同隐私保护策略以有效保护用户的位置隐私.近年来,由于应用场景趋于复杂、多定位技术协同、数据规模迅速扩大等因素影响,室内LBS、不确定位置信息管理、新型隐私保护技术、云计算平台下的LBS、社会化LBS等也越来越重要.文中介绍了LBS系统的架构及其各个组成部分的关键技术,回顾了近几年来LBS技术的研究进展,探讨了未来的研究方向.  相似文献
7.
一种不确定数据流聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
张晨  金澈清  周傲英 《软件学报》2010,21(9):2173-2182
提出了EMicro算法,以解决不确定数据流上的聚类问题.与现有技术大多仅考虑元组间的距离不同,EMicro算法综合考虑了元组之间的距离与元组自身不确定性这两个因素,同时定义新标准来描述聚类结果质量.还提出了离群点处理机制,系统同时维护两个缓冲区,分别存放正常的微簇与潜在的离群点微簇,以期得到理想的性能.实验结果表明,与现有工作相比,EMicro的效率更高,且效果良好.  相似文献
8.
数据流模型作为一种新型的模型,在许多应用中扮演着重要的角色.基于数据流模型的查询处理技术也得到了广泛的研究.为了提高查询系统的性能,现有的研究成果主要可以划分为两类:调度优化和降低负载方法.调度优化方法通过改变元组执行次序来提高查询性能.降低负载方法在负载超出系统处理能力时,通过减少输入流量来提高吞吐率.然而,同时运用这两种方法来提高查询性能的研究工作还很少.结合共享滑动窗口查询操作的调度优化方法和降低负载方法,提出了两种在burst环境下提高查询吞吐率的策略:均匀降载策略和小窗口准确降载策略.理论分析和实验结果均证明这两种策略能显著提高系统的性能.  相似文献
9.
数据流查询与处理技术广泛应用在金融系统等诸多领域中,银行卡交易系统中存在的由终端复用所导致的不规范交易即是一个典型案例.此类不规范交易存在两个特点:(1)对象频繁出现;(2)对象的值序列频繁波动.然而,现有的频繁项挖掘算法仅考虑第一个特点,无法有效解决问题,亟需开发新技术进行检测.文中首先形式化地定义了这类不规范交易查询,再设计了多个创新算法进行处理.此外,文中还将工作扩展到滑动窗口模型以处理数据流演化问题.理论分析与实验结果均表明所提方法具有较佳性能,空间复杂度与时间复杂度都较低.  相似文献
10.
定位技术与普适计算的蓬勃发展催生了轨迹大数据,轨迹大数据表现为定位设备所产生的大规模高速数据流。及时、有效地对以数据流形式出现的轨迹大数据进行分析处理,可以发现隐含在轨迹数据中的异常现象,从而服务于城市规划、交通管理、安全管控等应用。受限于轨迹大数据固有的不确定性、无限性、时变进化性、稀疏性和偏态分布性等特征,传统的异常检测技术不能直接应用于轨迹大数据的异常检测。由于静态轨迹数据集的异常检测方法通常假定数据分布先验已知,忽视了轨迹数据的时间特征,也不能评测轨迹大数据中动态演化的异常行为。面对轨迹大数据低劣的数据质量和快速的数据更新,需要利用有限的系统资源处理因时变带来的概念漂移,实时检测多样化的轨迹异常,分析轨迹异常间的因果联系,继而识别更大时空区域内进化的、关联的轨迹异常,这是轨迹大数据异常检测的核心研究内容。此外,融合与位置服务应用相关的多源异质数据,剖析异常轨迹的起因以及其隐含的异常事件,也是轨迹大数据异常检测当下亟待研究的问题。为解决上述问题,对轨迹异常检测技术的研究成果进行了分类总结。针对现有轨迹异常检测方法的局限性,提出了轨迹大数据异常检测的系统架构。最后,在面向轨迹流的在线异常检测、轨迹异常的演化分析、轨迹异常检测系统的基准评测、异常检测结果语义分析的数据融合、以及轨迹异常检测的可视化技术等方面探讨了今后的研究工作。  相似文献
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