数据库安全功能测试自动化框架设计与实现

传统的top-k查询为顾客返回符合其偏好的产品集合,reverse top-k查询则返回将给定产品作为top-k结果的偏好集合。reverse top-k查询由于能帮助生产者评估产品对顾客的影响,因此在商业分析中具有重要价值。现有的reverse top-k查询假设数据是精确的,许多现实应用中,数据的不确定性广泛存在。将reverse top-k查询扩展到不确定数据上,并给出了基于物化视图的高效查询算法GMV。实验结果表明,GMV算法能够减少需要计算的偏好数量,具有较高的计算效率。     

多用户偏好的 Top-k 查询处理算法研究磁

传统的 Top-k 查询处理都是利用单用户偏好来计算评分函数,这种方法有极大的局限性。针对基于多用户偏好的 Top-k 查询处理问题进行研究,为了提高查询效率,首先提出了预处理算法 PA 与 PVA ,生成一些具有代表性的系统用户偏好,并据此将初始数据集进行全排序,保存在物化视图中,以便利用它们进行 Top-k 查询。然后,提出了处理 Top-k 查询的 VBA 算法且进行了正确性与完备性论证。最后,实验结果表明,该算法比直接在原数据集中查询的效率有极大的提高。     

无线传感器网络中top-k连接查询处理

无线传感器网络是物联网核心组成部分之一,数据查询处理是无线传感器网络中很重要的一个研究领域.连接查询能在不同的位置监视相似的网络环境,top-k连接查询能进一步得出组合得分最大(或最小)的k个相似网络环境.top-k连接查询根据得分函数计算匹配结果的组合得分,并报告组合得分结果最大(或最小)的k个匹配节点对.文中提出了基本top-k连接算法BTJQ.该算法首先按照得分属性值从大到小对所有元组排序,然后依次取出元组,产生连接结果.对每个连接结果按照得分函数计算组合得分,如果满足停止条件,则停止取元组,并输出连接结果.在BTJQ基础上,作者提出了集中式top-k连接算法CTJQ和优化的集中式top-k连接算法OCTJQ.针对特定应用场景,作者进一步提出了分布式top-k连接算法DTJQ.最后,在真实数据集上验证了各算法.实验结果表明,文中算法好于经典连接算法SENS-Join.     

基于属性优先关系的多用户Skyline查询处理算法#br#

Skyline查询为多目标决策等问题提供了解决方案。每个用户对数据属性的优先关系的需求不同,传统算法无法有效解决多用户场景下的偏好Skyline查询。针对该问题,提出一种基于属性优先关系的多用户偏好Skyline查询算法--MUPS算法。该算法基于属性权重对原始Skyline结果集通过新的σ-支配方式进行剪枝;同时,通过交互动态修正属性的权重大小,使最终结果更符合用户群的真实偏好需求。最后,在模拟和真实数据上验证MUPS算法的有效性和良好的交互性能。     

基于上下文偏好的Web数据库查询结果Top-K排序方法

为了解决Web数据库多查询结果的问题,该文提出了一种基于上下文偏好的查询结果top-k排序方法,首先提出了一种带偏好程度的上下文偏好模型:i_1i_2,d|X,表示在上下文条件X下,项i_1与i_2相比,用户偏好项i_1的程度为d(0.5≤d≤1),带偏好程度的上下文偏好通过在查询历史中使用关联规则挖掘获得.基于上下文偏好,提出了一种查询结果top-k排序方法,给出了相应的元组排列创建、聚类和top-k排序算法.实验结果表明,提出的上下文偏好模型具有较强的偏好表达能力,top-k排序方法能够较好地满足用户需求和偏好并且具有较高的执行效率.     

一种基于上界值剪枝的用户敏感top-k dominating查询方法

信息化社会带来了数据量的快速增长,但也导致数据的完整性和价值密度越来越低,如何从海量不完整数据中快速找到有价值的信息用于用户个性化推荐,已经成为研究的热点。结合上界值剪枝算法,提出一种用户敏感top-k dominating(TKD)查询方法(USTD)。该方法首先结合用户兴趣度,重新定义了不完整数据集上对象的支配关系及其度量方法,计算对象的权重支配分数;然后以重新定义的支配关系,证明了依据上界值可剪枝的条件;最后将上界值剪枝条件融于USTD的查询过程,以从数据集中快速找到前k个满足用户兴趣的数据。实验结果表明,USTD算法在查询速度上有一定提升,在查询结果的评分上具有显著优势。     

一种针对反向空间偏好top-k查询的高效处理方法

随着地理位置定位技术的蓬勃发展,基于在线位置服务技术的应用也越来越多.提出一种查询类型——反向空间偏好top-k查询.类似于传统的反向空间top-k查询,对于给定的空间查询对象,该查询返回使该对象满足top-k属性得分的那些用户.但不同的是,该对象的属性不是自身具有的特性,而是通过计算该对象与其他偏好对象之间的空间关系（如距离）而确定.这种查询在市场分析等许多重要领域具有需求,例如,根据查询结果,分析出某个地区中某个设施受欢迎的程度.但是,由于大量空间对象的存在导致对象之间空间关系的计算代价非常高,如何实时地计算出对象的空间属性得分,给查询处理带来很大的挑战.针对该问题提出优化的查询处理算法包括：数据集剪枝、数据集批量处理、基于权重的用户分组等策略.通过理论分析和充分的实验验证,证明了所提出方法的有效性.与普通方法相比,这些方法能够大幅度提高查询处理的执行时间和I/O效率.     

基于用户偏好的不确定数据阈值轮廓查询算法

不确定数据轮廓查询的研究主要是在假设每一维的属性都有确定的全序关系上进行的.在现实的应用中会出现属性的属性值优先级是不确定的,需要根据用户的偏好来定义属性值之间的优先级次序.而现有的不确定数据轮廓查询算法并不适用.先通过不确定数据预处理算法得到索引ObjectInstanceMap并构造基本偏好次序索引,再在用户偏好轮廓查询算法中利用这2个索引得到用户偏好次序下的轮廓集合.实验验证了算法的有效性.     

基于查询片段松弛的XML小枝近似查询方法

为了解决普通用户对XML文档的近似查询问题,提出一种基于查询片段松弛的XML小枝近似查询方法.该方法利用查询历史推测用户偏好,进而根据用户偏好为原始小枝查询中的每个查询片段分配重要程度,然后基于查询片段重要程度对原始小枝查询条件进行松弛处理,最不重要的查询片段最先松弛,从而确保获取最为相关的查询结果;最后,根据对原始查询和用户偏好的满足程度,将得到的满足松弛查询条件的结果进行排序.实验结果表明,本文提出的查询松弛和结果排序方法能够获得较高的查全率和准确率,并且能较好地满足用户需求和偏好.     

时序地理社交网络中基于动态偏好的组查询

在新生活体验与社交影响的驱动下,用户偏好随时间不断改变。为弥补现有的地理社交网络模型往往无法获取用户动态偏好的不足,构建了能够检测用户动态偏好的时序地理社交网络模型,以及用于用户动态偏好评估的动态偏好值模型,并提出了一种基于动态偏好的组查询(DPG)。为优化DPG查询算法效率,设计了UTC-tree索引用户时序签到记录。UTC-tree避免了在查询中遍历全部的用户签到记录,加速用户动态偏好评估。最后,采用DPG查询算法实现了交互良好的DPG查询系统,并通过大量对比实验验证了UTC-tree的有效性以及DPG查询的可扩展性。     

高效的XML关键字查询改写和结果生成技术

用户使用关键字查询时可能不能准确地表达他们的意图,即使用户正确地表达了查询意图,查询引擎也可能不能准确地返回查询结果.针对这一问题,重点研究了在XML关键字查询中如何进行有效的查询改写并生成有意义的结果.提出4种查询改写操作和查询改写代价的概念,给出了动态规划的方法计算查询改写代价.为了找出最优的查询改写,给出了基于栈的查询改写和结果生成算法,并提出了基于划分的优化算法.最后通过丰富的实验对提出的方法进行了验证.     

一种基于本体概念语义相似度的查询优化方法

文章提出一种优化查询方法,该方法将本体概念语义相似度和词法之间的关系相结合。先利用语法特征对用户输入的关键字进行扩展,然后通过分析语义相似度的强弱对扩展的结果进行收敛,以这种方式来提高用户输入的关键字和本体映射的准确性和完整率。传统搜索引擎不能很好地理解用户的意图的缺陷通过此方法可以得到有效解决。同时文章针对方法实现了优化查询系统,结果显示,搜索的准确率得到有效提升。     

一种基于SQL的层次查询方法

关系型数据库管理系统不适合表达层次模型问题,标准的SQL语言无法满足复杂的层次查询要求,但有许多实际应用系统,其结构和查询要求都呈现很强的层次特征。本文提出了一种在ORACLE DBMS环境下,利用C和SQL语言实现的层次查询方法,可广泛应用于工程数据管理信息系统的设计过程。     

A Fuzzy-Related Thesaurus for Query Refinement

Query refinement is essential for information retrieval. In this study, a fuzzy-related thesaurus based query refinement mechanism is proposed. This thesaurus can be dynamically generated during the retrieval process for a document collection that is classified by an unsupervised neural network, the self-organising map. In contrast with general relational thesaurus, the fuzzy-related thesaurus is more effective and efficient. The relationships between the terms are based on the classification of a document collection, and thus, the generated thesaurus naturally has more power to enhance retrieval quality. The recognition of the relationships can be done automatically without human involvement, which significantly reduces the cost associated with the construction of the thesaurus. An evaluation on the query refinement mechanism based on the fuzzy-related thesaurus has conducted and the preliminary result is promising. A significant improvement on retrieval performance was observed when a fuzzy-related thesaurus was used for query refinement for a software document collection.     

基于PQR-tree的空间查询代价模型

空间信息处理和地理信息系统等领域的数据管理涉及到海量、高维空间数据对象的处理。本文针对传统数据索引结构在处理这类空间数据时所存在的内存使用过大、I/O消耗过多等问题,通过改进选择查询的代价模型,给出了基于PQR-tree的查询和代价模型,以提高空间数据查询的性能。提出了基于PQR-tree的三阶段并行查询的方法,分别在任务创建、分配、执行阶段进行优化。提出在任务创建和任务分配阶段应用于空间查询中过滤和精炼阶段的有效算法。测试表明,本文算法在处理各种不同分布类型数据集过程中有效降低了空间数据处理对时间和空间的代价和需求,并且并行机制下的代价模型在预测和评估方面也具有较好的精确度。     

基于语义关系查询扩展的文档重构方法

已知文档与用户查询之间相同概念不同表达形式造成的词不匹配问题是影响信息检索效果的重要原因之一．该文提出了根据词之间的语义关系进行扩展和替换的文档重构方法．它与传统的查询扩展不同，实现了同一概念信息的聚集，是更接近于人类进行信息查找的思维方法．进一步地，研究给出一种有效的实时文档重构检索策略，解决了文档重构方法在实际应用中的可行性．在标准测试数据集上的实验表明，基于查询扩展的文档重构方法不仅比不扩展的最佳性能始终有14%～23．4％的提高，而且比相对应的传统查询扩展方法也有约16％的提高．     

Access数据库查询教学中的知识点分析

针对非计算机专业学生在学习Access数据库查询过程中遇到的困难,采用对比的方法分析查询的基本概念,提出了选择查询、参数查询、交叉表查询、操作查询和SQL查询在教学过程中需要注意的问题,对初学者正确理解和使用查询有一定的指导意义。     

网内查询处理中的一种基于数据流共享的过滤查询算法

网内查询处理需要让网络中各个节点共同承担查询任务,其基本问题是如何采取合适的策略将各个查询映射到网络节点上,以使得网络传输数据量和网络延迟达到最小.基于在查询间共享数据流的思想,提出了基于查询包含和查询合并的数据流共享策略,并建立了相应的收益模型,最后通过实验分析对比了两种策略的运行效果.     

基于内容和用户行为的查询聚类

现有方法没有有效利用查询文本特征、点击行为和session信息来挖掘用户的搜索意图,获取的查询特征对于多意图查询在不同意图下的区分度不足,对于多意图查询的相关查询聚类效果不佳。针对以上问题,该文提出了基于查询图信息的GPLSI模型,并利用该模型学习所得的查询特征进行查询聚类。基于查询图信息的GPLSI模型利用查询的词语、点击和session共现现象,从查询的文本特征、点击行为和session信息等多个方面来模拟查询意图的产生和表现,学习查询在不同搜索意图上的概率分布。最后,实验结果验证了基于查询图信息的PLSI模型用于查询相似度计算和多意图查询聚类中的有效性。     

一种关于分布式查询技术的实现方法

以实现分布式查询的正确性、透明性及优化性为目标,针对粮食储备管理系统的分布式查询处理需求,系统地研究分布式查询处理器的总体设计、线程控制、消息通信、分布式查询优化等问题以及实现技术, 弥补了SQL Server数据库中分布式查询功能的不足.