无线传感器网络的研究进展

随着传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术的迅速发展,无线传感器网络应运而生.由于无线传感器网络的广阔应用前景,它已经成为21世纪的一个新研究领域,在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量挑战性问题.从2000年开始,国内外无线传感器网络的研究日趋热烈,取得了大量研究成果.从无线传感器网络的网络通信技术、基础设施技术、中间件技术、数据管理技术、节点及其嵌入式软件技术等5个方面系统综述了无线传感器网络的研究进展,讨论目前存在的问题和需要进一步研究的方向,并提供了广泛的参考文献.  

一种数据仓库的多维数据模型

数据模型是数据仓库研究的核心问题之一.很多研究表明,传统数据模型(如实体联系模型和关系模型)不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义,也难以有效地支持联机分析处理(on-line analysis processing,简称OLAP).最近,人们提出了几种多维数据模型.但是,这些多维数据模型在表示数据仓库的复杂数据结构和语义以及OLAP操作方面仍显不足.该文以偏序和映射为基础,提出了一种新的多维数据模型.该数据模型能够充分表达数据仓库的复杂数据结构和语义,并提供一个以OLAP操作为核心的操作代数,支持层次结构间的复杂聚集操作序列,能够有效地支持OLAP应用.该数据模型支持聚集函数约束的概念,提供了表示层次结构间聚集函数约束的机制.  

数据仓库系统中层次式Cube存储结构

区域查询是数据仓库上支持联机分析处理(on-line analytical processing,简称OLAP)的重要操作.近几年,人们提出了一些支持区域查询和数据更新的Cube存储结构.然而这些存储结构的空间复杂性和时间复杂性都很高,难以在实际中使用.为此,提出了一种层次式Cube存储结构HDC(hierarchical data cube)及其上的相关算法.HDC上区域查询的代价和数据更新代价均为O(log^dn),综合性能为O((logn)^2d)(使用C_qC_u模型)或O(K(logn)^d)(使用C_qn_q+C_un_u模型).理论分析与实验表明,HDC的区域查询代价、数据更新代价、空间代价以及综合性能都优于目前所有的Cube存储结构.  

传感器网络中基于环的负载平衡数据存储方法

传统的以数据为中心的存储方法有一个非常严重的缺点:网络中存在着明显的热点区域,主要出现在sink和home节点周围.位于热点区域附近的节点所消耗的能量远大于网络内的其他节点,从而严重缩短了传感器网络的寿命.对于出现在sink周围的热点问题,采用在网络中分布多个sink节点的方式消除热点.对于出现在home节点周围的热点问题,提出基于环的负载平衡数据存储协议,并以此数据存储为基础,给出相应的查询处理算法消除热点.首先,负载平衡数据存储协议将传感器网络划分为多个环,在网络工作的某个时间段内,数据被分散存储在某个环内的多个节点上;其次,该存储结构的最大特点是,在不同时间段内,各环轮换工作进一步消除热点.最后,基于环的查询处理算法也是由环内的多个节点协作完成.基于环的负载平衡数据存储协议以及基于此存储协议的查询处理算法虽然在查询处理中所消耗的能量高于传统方法,但可以保证从数据存储到查询处理的整个过程中,网络的所有节点均匀地消耗能量,从而避免了传统方法中的热点问题,达到延长网络寿命的目的.实验表明,基于环的数据存储及查询处理算法可以解决传统上基于事件存储协议中出现的热点问题,并延长传感器网络的寿命.  

一种高效频繁子图挖掘算法

由于在频繁项集和频繁序列上取得的成功,数据挖掘技术正在着手解决结构化模式挖掘问题--频繁子图挖掘.诸如化学、生物学、计算机网络和WWW等应用技术都需要挖掘此类模式.提出了一种频繁子图挖掘的新算法.该算法通过对频繁子树的扩展,避免了图挖掘过程中高代价的计算过程.目前最好的频繁子图挖掘算法的时间复杂性是O(n³·2ⁿ),其中,n是图集中的频繁边数.提出算法的时间复杂性是O〔2ⁿ·n^2.5／logn〕,性能提高了O(√n·logn)倍.实验结果也证实了这一理论分析.  

超大型压缩数据仓库上的CUBE算法

数据压缩是提高多维数据仓库性能的重要途径,联机分析处理是数据仓库上的主要应用,Cube操作是联机分析处理中最常用的操作之一.压缩多维数据仓库上的Cube算法的研究是数据库界面临的具有挑战性的重要任务.近年来,人们在Cube算法方面开展了大量工作,但却很少涉及多维数据仓库和压缩多维数据仓库.到目前为止,只有一篇论文提出了一种压缩多维数据仓库上的Cube算法.在深入研究压缩数据仓库上的Cube算法的基础上,提出了产生优化Cube计算计划的启发式算法和3个压缩多维数据仓库上的Cube算法.所提出的Cube算法直  

考虑样本不平衡的模型无关的基因选择方法

在基因表达数据分析中,鉴别基因是后续研究中非常重要的信息基因.有很多研究致力于从基因表达数据中选出信息基因这一挑战性工作,并提出了一些基因选择方法.然而,这些方法(特别是非参数选择方法)都没有考虑不同样本类别中样本大小的不平衡性问题.考虑样本不平衡性和基因选择方法的稳定性,给出一个全新的与数据分布模型无关的基因选择方法.在类内变化小和类间差别大的策略下,选择敏感的度量函数提高方法的鉴别能力,同时,利用类内变化和类间差别的一致性来增加方法的稳定性和适用性.这一方法不但可以应用于两个类别的情况,也可以应用于多个类别的情况.最后,使用两组真实的基因表达数据对所提出的方法进行了验证.实验结果表明,这一方法比其他方法具有更高的有效性和稳健性.  

不确定图数据库中高效查询处理

近年来,在多种领域中产生的大量数据都可以自然地建模为图结构,比如蛋白质交互网络、社会网络等.测量手段的不准确性以及数据本身的性质导致不确定性在很多图数据中普遍存在.文中研究不确定图数据库中的高效查询处理方法.首先给出一种数据模型来表示图的不确定性.鉴于对用户提交的查询图通常会产生大量匹配结果,高效得到概率最大的k个匹配常常更具有现实意义.因此文中形式化提出概率top-k子图匹配查询的问题.为了解决提出的查询问题,以附带概率信息的邻居子图为基础,设计了一种有效的索引结构.另外,提出一种高效的基于索引的查询处理方法.该查询处理方法的核心是一个基于搜索树的匹配算法,其中运用了一种概率剪枝技术来提高性能.实验结果表明,所提出方法具有良好的效率和可扩展性.  

从不确定图中挖掘频繁子图模式

研究不确定图数据的挖掘,主要解决不确定图数据的频繁子图模式挖掘问题.介绍了一种数据模型来表示图的不确定性,以及一种期望支持度来评价子图模式的重要性.利用期望支持度的Apriori性质,给出了一种基于深度优先搜索策略的挖掘算法.该算法使用高效的期望支持度计算方法和搜索空间裁剪技术,使得计算子图模式的期望支持度所需的子图同构测试的数量从指数级降低到线性级.实验结果表明,该算法比简单的深度优先搜索算法快3～5个数量级,有很高的效率和可扩展性.  

从图数据库中挖掘频繁跳跃模式

很多频繁子图挖掘算法已被提出.然而,这些算法产生的频繁子图数量太多而不能被用户有效地利用.为此,提出了一个新的研究问题:挖掘图数据库中的频繁跳跃模式.挖掘频繁跳跃模式既可以大幅度地减少输出模式的数量,又能使有意义的图模式保留在挖掘结果中.此外,跳跃模式还具有抗噪声干扰能力强等优点.然而,由于跳跃模式不具有反单调性质,挖掘它们非常具有挑战性.通过研究跳跃模式自身的特性,提出了两种新的裁剪技术:基于内扩展的裁剪和基于外扩展的裁剪.在此基础上又给出了一种高效的挖掘算法GraphJP(an algorithm for mining jump patterns from graph databases).另外,还严格证明了裁剪技术和算法GraphJP的正确性.实验结果表明,所提出的裁剪技术能够有效地裁剪图模式搜索空间,算法GraphJP是高效、可扩展的.