排序方式: 共有70条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
由于数据的动态性及不确定性等特征,使得不确定数据流上Skyline查询研究面临挑战.不确定对象一般采用多元概率密度函数(PDF)表示,现有的不确定数据流Skyline查询方法均采用离散型随机变量建模.然而不确定数据流中的对象可能是连续变化的,离散模型对连续性随机变量难以适用.针对连续PDF建模的不确定数据流Skyline查询进行了研究,提出了基于高斯模型的不确定数据流Skyline查询方法(SGMU),该方法包含2个过程:1)动态高斯建模算法(DGM):对滑动窗口采样并建立高斯模型,将原始的数据流转化为不确定对象PDF的参数流;2)提出了基于高斯树的查询算法(GTS)以建立空间索引结构和执行Skyline查询.实验结果表明,SGMU算法不仅能够对连续型不确定对象进行有效建模以辅助Skyline查询,而且能够有效地减少查询对象个数,提高Skyline查询效率. 相似文献
2.
DKNNS:面向延迟敏感型应用的可扩展精确分布式K近邻搜索算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了降低用户访问延迟,延迟敏感型网络应用需要选择合适的邻近服务节点响应用户访问请求.分布式K近邻搜索通过可扩展的选择距任意用户节点邻近的K个服务节点,可以有效满足网络应用延迟优化的目的.已有工作在精确度以及可扩展性等方面存在不足.针对可扩展精确的K近邻搜索问题,文中提出了分布式K近邻搜索方法DKNNS(distributed K nearest neighbor search).DKNNS将大量的服务节点组织为邻近性感知的多级环,通过最远节点搜索机制选择优化的K近邻搜索初始化节点,然后基于回退方式快速的在目标节点邻近区域发现K个近邻.基于理论分析,模拟测试以及真实环境下的部署实验发现,在不同规模的节点集合下,DKNNS算法能够确定近似最优的K个服务节点.且DKNNS的查询延迟,查询开销均显著低于Meridian算法.最后,DKNNS的返回结果相对于Meridian具有较高的稳定性. 相似文献
3.
研究概率数据流上的q-skyline计算问题.与只支持滑动窗口数据流模型的已有方法相比,所提出的方法能够支持更为通用的n-of-N数据流模型.采用将q-skyline查询转换为区间树上刺入查询的方法支持n-of-N数据流模型.提出PnNM算法维护支持n-of-N数据流模型所需的相关数据结构,高效处理了不确定对象候选集合更新和区间更新等维护工作;提出PnNCont算法实现连续查询处理.理论分析和实验结果表明,算法能够有效地支持概率数据流n-of-N模型上的q-skyline查询处理. 相似文献
4.
节点规模是各种分布式应用的基础信息,节点波动的大规模网络环境要求节点规模估计方法具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,已有的节点规模估计方法多侧重于某个方面的优化而未能充分权衡计算精度和鲁棒性.提出一种基于语义吸引的节点规模估计方法——SEBSA(a network size estimation method based semantic attraction).SEBSA将每个节点标识所对应的实数区间上的哈希值作为语义信息,节点通过与哈希值临近的节点周期性地交换哈希空间上的邻居信息,以快速吸引与自己哈希值最近的一组节点,测量该组节点哈希值的平均间距以估计节点规模.理论分析和实验结果表明,相对于已有方法,SEBSA在节点频繁波动的网络环境中仍然能够快速地提供准确的节点规模信息. 相似文献
5.
6.
针对分布存储系统的本质特点,提出了基于数据分割的复制算法RSREPL。性能测试结果表明,与传统的复制算法相比,RSREPL能够提供更高的可用性、持久性和安全性,并且具有较低的系统开销。 相似文献
7.
目前,人们已经为面向对象数据库系统(OODBS)提出并实现了一些查询语言。由于缺少评价框架,很难对这些语言进行评价和比较。本文介绍一种比较全面的评价框架 ,它对已有的查询语言进行了评价,结果表明这些查询语言都没有达到所有标准,这个评价框架对于改进现有的查询语言和支持新的查询语言的设计都是有益的。 相似文献
8.
神经元的映射分配是人工神经网络虚拟实现中的重要研究课题。本文系统地分析了人工神经网络的重要性质-并行分布处理,并对映射分配问题中的两个关键性概念-负载均衡和通信开销进行了深入讨论。以此为基础,提出了一系列映射算法,并对算法性能进行了分析。其中,吸收算法最大程度地开发了人工神经网络固有的并行性,是一个实时的算法。 相似文献
9.
数据网格及其关键技术研究 总被引:87,自引:0,他引:87
从应用需求出发,首先分析了探讨了数据网格的基本目标:命名的透明性、定位的透明性、协议的透明性和时间的透明性,以及数据网格提供的基本服务:目录服务、注册与发布、信息发现、存储资源代理服务、身份认证与访问控制、调度和方法执行等,深入研究了数据网格的关键技术-元数据目录和存储资源代理,最后介绍了一个海量信息处理系统的设计。 相似文献
10.
移动数据管理的研究与发展 总被引:3,自引:0,他引:3
一、引言随着社会信息化的不断发展和普及,Internet和无线移动通信技术的成熟,以及计算机处理能力的不断提高,新的业务和应用不断涌现,人们要求不仅能够在办公室和家庭等固定场所中获得和处理信息.而且能够在移动环境中进行相应的工作。于是,移动计算,这一满足人们移动信息处理要求的新兴技术应运而生。简单地说,移动计算就是动态的分布式计算,其网络结点之间的连接经常发生动态改变,而且网络结构也不是固定不变的。另外,固定计算机与移动计算机在计算能力和内存容量等诸多方面都存在着差异。因此,传统分布式计算中的许多技术都不能直接用于移动计算中。相对于传统的分布式计算而言.移动计算的特点主要包括:低带宽、可预知的频繁的断接、带宽的易变性、安全性较差、位置的快速变动性、有限的资源、 相似文献