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1.
数据库技术发展趋势   总被引:91,自引:7,他引:84       下载免费PDF全文
孟小峰  周龙骧  王珊 《软件学报》2004,15(12):1822-1836
讨论目前数据库研究领域中最热门的几个研究方向的发展现状、面临的问题和未来趋势.包括信息集成、数据流管理、传感器数据库技术、XML数据管理、网格数据管理、DBMS自适应、移动数据管理和微小数据库,数据库用户界面等.  相似文献
2.
电子商务协议研究综述   总被引:28,自引:0,他引:28       下载免费PDF全文
周龙骧 《软件学报》2001,12(7):1015-1031
电子商务协议是电子商务实施的技术基础.对电子商务协议研究进行综述,包括电子商务协议设计的原则(如安全性、匿名性、原子性、不可否认性和交易规模)以及对若干著名电子商务协议的描述和分析.  相似文献
3.
基于密度的增量式网格聚类算法   总被引:26,自引:0,他引:26       下载免费PDF全文
提出基于密度的网格聚类算法GDcA,发现大规模空间数据库中任意形状的聚类.该算法首先将数据空间划分成若干体积相同的单元,然后对单元进行聚类只有密度不小于给定阈值的单元才得到扩展,从而大大降低了时间复杂性在GDcA的基础上,给出增量式聚类算法IGDcA,适用于数据的批量更新.  相似文献
4.
多维数据实视图的动态选择   总被引:20,自引:2,他引:18       下载免费PDF全文
谭红星  周龙骧 《软件学报》2002,13(6):1090-1096
提出了多维数据中实视图的动态选择方案.其基本思想是由系统跟踪查询的分布情况,并据此动态地调整实视图集合.具体实现了该方案,并证明了在一定条件下,单次选择算法的效果与最优效果的差具有一定的上限.实验结果表明,动态方案的效果优于已有的其他选择方案.  相似文献
5.
数值型和分类型混合数据的模糊K-Prototypes聚类算法   总被引:15,自引:0,他引:15       下载免费PDF全文
陈宁  陈安  周龙骧 《软件学报》2001,12(8):1107-1119
由于数据库经常同时包含数值型和分类型的属性,因此研究能够处理混合型数据的聚类算法无疑是很重要的.讨论了混合型数据的聚类问题,提出了一种模糊K-prototypes算法.该算法融合了K-means和K-modes对数值型和分类型数据的处理方法,能够处理混合类型的数据.模糊技术体现聚类的边界特征,更适合处理含有噪声和缺失数据的数据库.实验结果显示,模糊算法比相应的确定算法得到的结果准确度高.  相似文献
6.
分布式多媒体数据库系统   总被引:15,自引:0,他引:15       下载免费PDF全文
着重分析分布式多媒体数据库系统的特有问题,包括实时性、时空同步以及服务质量的描述与实现等.给出了解决这些问题的策略和方法.研究了各种不同的实现途径——远程调用、中间件和Agent构造的方式;指出了这些实现方法的优点及其不足.  相似文献
7.
WEB用户的视图   总被引:15,自引:2,他引:13       下载免费PDF全文
阳小华  周龙骧 《软件学报》1999,10(7):690-693
视图不仅是数据库中的一个重要概念,也能够在Web系统中发挥重要的作用.但是,Web视图不能完全照搬数据库视图的概念,而应该体现出Web特色.文章提出了浏览区域的概念,能较好地刻画Web用户活动的特征.在此概念的基础上,给出一个能体现Web特色的用户视图的定义,初步探讨了Web用户视图的实现方法和一些可能的应用.  相似文献
8.
网格工作流技术综述   总被引:14,自引:3,他引:11  
将工作流技术应用到网格领域中。作为复杂网格应用的一种编程模式是出现网格工作流这一概念的目的。但网格动态、异构、分布的运行环境给传统工作流技术的应用带来了许多新的挑战。其中,主要包括活动的协调、数据流管理、服务的动态绑定、事务性与异常处理、流程的验证和优化以及流程运行的监测等方面的内容,针对这些问题,文章从工作流生命周期的角度出发,并结合具体相关的研究项目作出较为深入的分析,并指出了可行的解决方向。  相似文献
9.
移动agent综述   总被引:14,自引:0,他引:14  
随着移动环境的迅速发展,移动计算已经成为当前一个研究的前沿和热点。本文从软件的角度,即移动agent,对十年来移动计算的研究工作做了综述,特别是关于移动agent的关键技术(包括迁移技术、通信机制、安全性、容错性、管理、标准化等方面)作了详细的叙述。最后,本文对移动agent未来研究的前景和方向作了展望。  相似文献
10.
大规模交易数据库的一种有效聚类算法   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
陈宁  陈安  周龙骧 《软件学报》2001,12(4):475-484
研究大规模交易数据库的聚类问题,提出了一种二次聚类算法——CATD.该算法首先将数据库划分成若干分区,在每个分区内利用层次聚类算法进行局部聚类,把交易初步划分成若干亚聚类,亚聚类的个数由聚类间的距离参数控制.然后对所有的亚聚类进行全局聚类,同时识别出噪声.由于采用了分区方法和聚类的支持向量表示法,该算法只需扫描一次数据库,聚类过程在内存中进行,因此能处理大规模的数据库.  相似文献
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