基于视图的正则路径查询重写

正则路径查询的重写是实现XML查询重写优化的基础。通过比较正则路径视图和正则路径查询的结构信息,分析了两者之间进行映射应满足的条件,描述了正则路径视图到正则路径查询的映射和基于有穷自动机的映射过滤算法,并从理论上阐明了两个算法的重写等价性。借助于此两个算法,能够极大地减少需要求解的映射数目和提高正则路径查询处理的效率。     

障碍空间中基于Voronoi图的k最近邻查询

为了提升障碍空间中k最近邻查询的效率,研究了障碍空间中基于Voronoi图的k最近邻查询方法,提出了在障碍空间基于Voronoi图的kNN-Obs算法。该算法采用了两个过程:过滤过程和精炼过程。过滤过程主要是利用Voronoi图的过滤功能,较大程度地减少了被查询点的个数。精炼过程主要根据障碍距离和邻接生成点对候选集内对象进行第二次筛选。进一步给出了处理新增加点的ADDkNN-Obs算法和处理删除点的DENkNN-Obs算法。实验表明该算法在处理障碍空间中的k最近邻问题时具有优势。     

障碍空间中基于R+树的空间Skyline查询方法

为了解决已有研究成果无法有效解决障碍空间中的空间Skyline查询问题,提出了障碍物环境下基于R+树的空间Skyline查询方法——SOS算法。该算法采用了两个过程:过滤过程和精炼过程。过滤过程主要是利用R+树的快速定位特性有效地剪枝掉大量被支配的数据点,缩小查询范围,提高算法效率。精炼过程主要根据障碍距离以及数据点与查询点间的拓扑关系对候选集中数据点进行二次筛选,最终得到Skyline集合。进一步给出新增点的ADD_SOS算法和删除点的DEN_SOS算法。理论研究和实验结果表明,该算法在处理障碍空间中的空间Skyline查询问题时具有优势。     

利用视图重写技术优化XML查询

规则路径查询，其长度是任意的，这就意味着对数据库的任意多次访问，这样的代价是很昂贵的。我们采用视图重写技术，通过对某些经常使用的路径查询定义视图。从而减少了对某些高频使用的路径查询的重复搜索，最终提高了查询效率。我们的视图不但可以对路径查询进行重写，而且还可以对树查询进行混合重写。我们设计了一个使用动态规划策略实现的视图重写算法。     

基于时间段查询的物化视图策略

物化视图是减少数据仓库中查询响应时间的有效方法.现有的物化视图选择策略主要考虑物化视图的初始选择方法以及动态更新方法.针对某时间段内查询进行物化视图更新的情况考虑不足,在贪心算法以及动态更新算法的基础上,提出了基于时间段内查询的物化视图更新策略.基于时间段查询的物化视图更新策略可充分适应用户需求,提高查询效率.     

一种利用实化视图快速响应查询的技术

实化视图可以显著改进查询处理的性能，针对拥有大量实化视图的实际系统，提出了层次索引和视图合并两种方法来有效减少可能被利用的实化视图的搜索空间，还提出了实用的启发式算法以找出较优重写查询。实验表明，所给算法可用来快速地响应查询。     

障碍环境中可视反向视域K最近邻查询

在障碍环境下的空间应用中,用户通常只对视域范围内可视的数据对象感兴趣。为解决障碍环境中视域范围内的反向最近邻查询问题,将视域可视性引入到反向K最近邻查询中,提出一种可视反向视域K最近邻查询算法。给定某空间数据集P、障碍集O和查询点q,可视反向视域K最近邻查询检索P中数据点,并将q作为可视视域K最近邻。应用查询点进行障碍过滤,得到障碍过滤算法,利用数据对象的视域进行剪枝,使用查询点与数据对象的关系剪枝,形成有效的障碍剪枝规则,并根据剪枝规则得到视域可视性判断算法。在此基础上,分别基于R^*-树和VFR-树提出可视反向视域K最近邻查询算法R^*-V2-RKNN和VFR-V2-RKNN,并分别通过对R^*-树和VFR-树进行一次遍历得到查询结果。在真实数据集和模拟数据集上的实验结果表明,VFR-V2-RKNN算法的查询性能明显优于R^*-V2-RKNN算法。     

基于XML的多分支模式匹配算法

随着XML文档大量涌现,如何有效地管理和查询XML数据已经成为亟待解决的问题。在数据库中,基于视图的查询重写技术是查询优化的一个重要技术,利用缓存的视图结果回答新查询不需要访问源数据库进行查询,能够节省查询处理时间。本文在研究基于物化视图的查询重写的过程中,给定一个查询和一个视图,首先判断该查询在视图下是否存在查询重写,而重写的存在问题与模式包含问题密切相关,为此,提出使用多分支的模式匹配算法实现对多分支路径的模式匹配,解决重写是否存在的问题。     

障碍空间中基于并行蚁群算法的k近邻查询

为解决障碍空间中的k近邻查询问题,提出一种基于改进的并行蚁群算法的k近邻查询方法（PAQ）。首先,利用不同信息素种类的蚁群实现并行查询k近邻;其次,增加时间因素作为路径长短的判断条件,以最直接地呈现蚂蚁的搜索时间;然后,重新定义初始信息素浓度,以避免蚂蚁的盲目搜索;最后,引入可视点将障碍路径分割为多段欧氏路径,选择可视点进行概率转移,并改进启发函数,以促使蚂蚁朝着更为正确的方向搜索,避免算法过早陷入局部最优。与WithGrids相比,当数据点个数小于300时,对于线段障碍,算法运行时间平均缩短约91.5%;对于多边形障碍平均缩短约78.5%。实验结果表明,该方法在数据规模较小时的运行时间具有明显的优势,且可以处理多边形障碍。     

基于X-RESTORE查询XML视图

基于转换 XML文档到关系数据库中进行存储与查询的策略 ,研究了 XML视图查询的有效计算问题 .提出了XML 视图查询的合成重写技术 ,它能够消除视图查询中所有在视图结构上的路径导航操作 ,并将视图查询中所有在原文档结构上的路径导航操作以及所有谓词操作下推到视图定义中去 ,与视图定义中的路径导航操作相结合 ,形成统一的在原文档结构上的路径导航操作 .视图合成重写不仅避免了对视图中不出现在最后结果中的中间 XML 片段的构造 ,而且允许将查询中的所有内存密集型或数据密集型操作尽量下推到关系引擎中去执行 ,从而提高 XQuery查询的执行性能     

多编码树GPU并行轴心子图匹配

子图同构问题是非确定多项式(NP)完全问题,而轴心子图同构是一种特殊的子图同构问题.针对现在已经有许多高效的子图同构算法,然而对于轴心子图同构问题目前并没有基于GPU的搜索算法,且通过改造已有的子图同构算法来解决轴心子图匹配问题会产生大量不必要的中间结果这一问题,提出了一种基于GPU的轴心子图同构算法.首先,通过一种新...     

An Algorithm for Simultaneous Backbone Threading and Side-Chain Packing

To utilize fully all available information in protein structure prediction, including both backbone and side-chain structures, we present a novel algorithm for solving a generalized threading problem. In this problem we consider simultaneous backbone threading and side-chain packing during the process of a protein structure prediction. For a given query protein sequence and a template structure, our goal is to find a threading alignment between the query sequence and the template structure, along with a rotamer assignment for each side-chain of the query protein, which optimizes an energy function that combines a backbone threading energy and a side-chain packing energy. This highly computationally challenging problem is solved through first formulating this problem as a graph-based optimization problem. Various graph-theoretic techniques are employed to achieve the computational efficiency to make our algorithm practically useful, which takes advantage of a number of special properties of the graph representing this generalized threading problem. The overall framework of our algorithm is a dynamic programming algorithm implemented on an optimal tree decomposition of the graph representation of our problem. By using various additional heuristic techniques such as dead-end elimination, we have demonstrated that our algorithm can solve a generalized threading problem within a practically acceptable amount of time and space, the first of its kind.     

An Algorithm for Simultaneous Backbone Threading and Side-Chain Packing

To fully utilize all available information in protein structure prediction, including both backbone and side-chain structures, we present a novel algorithm for solving a generalized threading problem. In this problem, we consider simultaneously backbone threading and side-chain packing during the process of a protein structure prediction. For a given query protein sequence and a template structure, our goal is to find a threading alignment between the query sequence and the template structure, along with a rotamer assignment for each side-chain of the query protein, which optimizes an energy function that combines a backbone threading energy and a side-chain packing energy. This highly computationally challenging problem is solved through first formulating this problem as a graph-based optimization problem. Various graph-theoretic techniques are employed to achieve the computational efficiency to make our algorithm practically useful, which takes advantage of a number of special properties of the graph representing this generalized threading problem. The overall framework of our algorithm is a dynamic programming algorithm implemented on an optimal tree decomposition of the graph representation of our problem. By using various additional heuristic techniques such as the dead-end elimination, we have demonstrated that our algorithm can solve a generalized threading problem within practically acceptable amount of time and space, the first of its kind.     

空间数据库中的障碍反向最近邻查询

反向最近邻查询已成为空间查询的热点问题,而障碍物在实际应用中是不可避免的,因而在障碍物环境中的反向最近邻查询也成为重要的空间查询。已有的可视反向最近邻查询只考虑了可视性,并没有考虑最小障碍距离。提出一种障碍物环境中新的反向最近邻查询的变体,查找障碍距离最小的反向最近邻,即障碍反向最近邻查询。利用障碍距离的计算和相应的剪枝规则,给出障碍反向最近邻查询的算法及相关定理和证明。     

基于参考节点嵌入的图可达性查询

针对k步可达性查询算法无法解决带距离约束的图可达性查询问题,提出基于参考节点嵌入的图可达性查询算法。首先,从所有节点中选出极少数有代表性的全局参考节点,预先计算所有节点与全局参考节点之间的最短路径距离;然后,采用最短路径树和范围最小值查询技术求得局部参考节点;接着,利用三角不等式关系得到查询点对距离范围;最后,根据查询条件中的距离值与查询点对距离范围上、下限值的大小关系,可快速得出可达性结论。针对社会关系网络和公路网络数据,将所提算法与Dijkstra算法、K-Reach算法进行实验对比测试。相较于K-Reach算法,其索引建立时间小4个数量级,其索引规模小2个数量级;相较于Dijkstra算法,在公路网络和社会关系网络中,直接得出可达性结论的比例分别为92%和78.6%,其查询时间大大缩短,分别降低了95.5%和92%。实验结果表明：所提算法能够通过使用较小的索引开销,实现在线查询计算复杂度的降低,可很好地解决既适用于有权图又适用于无权图带距离约束的可达性查询问题。     

大图上跳数受限的可达查询算法研究与优化

判断有向图上两个顶点之间是否存在一条路径是一个经典问题,而对于一些路由规划和图分析等实际应用,要求查找是否存在跳数受限的可达路径,这是一个变种的图可达查询问题.对于大图上跳数受限的查询算法,不仅仅要对大图查询的时间效率和空间效率进行权衡,而且还要利用跳数受限的特性进行优化.普通的可达查询算法存在小度数顶点索引项占用空间过多的问题,造成空间浪费严重.为此我们提出了一种面向跳数受限的2-hop部分索引方法,采用改进的索引方法并结合局部搜索,实现跳数受限的有效可达性查询.实验结果表明,在Orkut社交网络数据集上与已有算法相比,该算法索引空间节省了32％,同时查询时间略微增加,使得我们算法可以计算更大规模图的跳数受限可达问题.     

CMS实验中关系数据库的精确关键词查询

在大型强子对撞机(LHC)上紧凑型缪子螺线管探测器(CMS)实验的复杂数据环境下,有多个关系型数据源记录了关于数据组织和分布的信息。为实现数据查询系统的精确关键词查询功能,通过分析数据库模式图的方法,将关键词查询语言动态翻译成SQL语言,设计并实现一个跨数据库平台的关键词查询系统。针对动态翻译过程中存在的二义性问题,提出基于查询实体的模式图分析算法,以及基于最小权重树查找的动态连接算法。实验结果表明,该动态连接算法能为关键词查询正确生成所需数据库表的连接方式,使关键词查询系统具有较高的查询效率,以满足用户实时、精确查询的需求。     

On the definition of shape parts: a dominant sets approach

In the present paper, a novel graph-based approach to the shape decomposition problem is addressed. The shape is appropriately transformed into a visibility graph enriched with local neighborhood information. A two-step diffusion process is then applied to the visibility graph that efficiently enhances the information provided, thus leading to a more robust and meaningful graph construction. Inspired by the notion of a clique as a strict cluster definition, the dominant sets algorithm is invoked, slightly modified to comport with the specific problem of defining shape parts. The cluster cohesiveness and a node participation vector are two important outputs of the proposed graph partitioning method. Opposed to most of the existing techniques, the final number of the clusters is determined automatically, by estimating the cluster cohesiveness on a random network generation process. Experimental results on several shape databases show the effectiveness of our framework for graph-based shape decomposition.