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图被广泛用来建模在社交网络、语义网、计算生物学和软件分析中的应用.可达性查询是图数据上的一种基础查询.当前,针对图上的可达性查询已经提出了一些索引算法,但是它们不能灵活地扩展到大的图数据.因此,提出了一种索引方法RIAIL(reachability index augmented by interval labeling).RIAIL将结点的标记信息表示成四元组.前两个元素是区间标记,编码生成树的可达性信息,后两个元素编码非树边的可达性信息.RIAIL查询时只需索引且索引创建代价小.最后,通过大量真实和人工生成数据集上的实验说明,RIAIL能够高效地处理可达性查询,并且可以简单地扩展到大的图数据. 相似文献
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在时空数据中有一类表示用户在某一时间到达某一地点的数据——到达数据,到达数据可以是社交网站的签到数据、轨迹数据中的停留点及公共交通中乘客抵达的位置数据,这些数据的聚簇可以反映用户的聚集行为.基于到达数据,提出一类新的时空数据查询——时空异常聚簇发现.将到达数据进行周期性划分,通过时空聚类算法对一个时间段的数据进行聚类,比较不同时间段内聚簇的差异度,发现具有最大簇异常度的前k个簇.通过该查询发现的时空异常聚簇可以应用于城市安全管理、基于位置的服务和交通调度等方面.定义了异常簇查询模型,提出了针对任意形状聚簇的簇差异度度量,将异常簇查询转化为二分图最大匹配问题,对二分图构建与匹配进行了优化并提出了高效的查询算法.利用真实数据集进行了充分实验,验证了查询结果的实际意义,评估了所提出的各查询算法在不同参数设置下的查询效率. 相似文献
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作为具备高性能和高可伸缩性的分布式存储解决方案,键值存储系统近年来被广泛采用,例如Redis、MongoDB、Cassandra等.分布式存储系统中广泛使用的多副本机制一方面提高了系统吞吐量和可靠性,但同时也增加了系统协调和副本一致性的额外开销.对于跨域分布式系统来说,远距离的副本协调开销甚至可能成为系统的性能瓶颈,降低系统的可用性和吞吐量.提出分布式键值存储系统Elsa,这是一种面向跨区域架构的无协调键值存储系统. Elsa在保证高性能和高可拓展性的基础上,采用无冲突备份数据结构(CRDT)技术来无协调的保证副本间的强最终一致性,降低了系统节点间的协调开销.在阿里云上构建了跨4数据中心8节点的跨区域分布式环境,进行了大规模分布式性能对比实验,实验结果表明:在跨域的分布式环境下,对于高并发争用的负载, Elsa系统的性能具备明显的优势,最高达到MongoDB集群的7.37倍, Cassandra集群的1.62倍. 相似文献
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有效的多关键字查询路由是P2PWeb搜索中的一个关键问题。文章提出一种基于收益代价比的查询处理方法。该方法基于DHT的P2P覆盖网,挖掘关键字的关联性和节点间覆盖度和重叠度。利用最小独立置换进行重叠检测,因此避免了对相同记录的冗余路由。实验证明了该方法显著减少了查询时间,同时提高了查全率和查准率。 相似文献
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基于情感词典扩展技术的网络舆情倾向性分析 总被引:7,自引:0,他引:7
随着Web2.0时代的到来,网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一,网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘也成为新的研究热点,但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统.本文针对网民关于话题评论简单、数目众多的特点,应用HowNet和NTUSD两种资源对现有情感词典进行扩展,建立了一个新的、具有倾向程度的情感词典.基于扩展的情感词典,开发了一个半自动化网络舆情分析系统.该系统能够为用户提供更加细致、准确的评论倾向性分析结果. 相似文献
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近年来,基于位置的服务获得了越来越广泛的关注,其中最近邻查询是最常用的一种查询方式.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位置数据中普遍存在,这种不确定性会对最近邻查询结果产生影响.空间中障碍物的存在也给空间数据查询带来了挑战.文中研究存在障碍物的空间中不确定对象连续最近邻查询的处理方法,设计了一种剪枝策略大幅降低需要计算的不确定对象数目,并进一步提出了障碍空间中不确定对象最近邻查询安全区域的概念及安全区域生成算法.设计了安全区域的索引存储方法.实验结果表明,文章所提出的方法具有良好的效率和可扩展性. 相似文献
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真值发现作为整合由不同数据源提供的冲突信息的一种手段,在传统数据库领域已经得到了广泛的研究.然而现有的很多真值发现方法不适用于数据流应用,主要原因是它们都包含迭代的过程.本文针对一种特殊的数据流—感知数据流上的连续真值发现问题进行了研究.结合感知数据本身及其应用特点,提出一种变频评估数据源可信度的策略,减少迭代过程的执行,提高每一时刻多源感知数据流真值发现的效率.本文首先定义并研究了当感知数据流真值发现的相对误差和累积误差较小时,相邻时刻数据源的可信度变化需要满足的条件,进而给出了一种概率模型,以预测数据源的可信度满足该条件的概率.之后,通过整合上述结论,实现在预测的累积误差以一定概率不超过给定阈值的前提下,最大化数据源可信度的评估周期以提高效率,并将该问题转化为了一个最优化问题.在此基础上,提出了一种变频评估数据源可信度的算法—CTF-Stream (Continuous Truth Finding over Sensor Data Streams),CTF-Stream 结合历史数据动态地确定数据源可信度的评估时刻,在保证真值发现结果达到用户给定精度的同时提高了效率.最后,本文通过在真实的感知数据集合上进行实验,进一步验证了算法在处理感知数据流的真值发现问题时的效率和准确率. 相似文献