一种支持高效并行处理的矢量数据索引方法

分析了HBase的存储模型和Spark的并行处理机制,提出一种矢量空间数据的分布式存储、索引和并行区域查询方法。设计了基于空间对象中心点的行键存储方案,将中心点的Hilbert编码与经纬度小数位结合实现行键的唯一性,保证地理位置接近的要素在表中存储在相邻的行。实现了基于Spark的空间索引并行构建和区域查询方法,借助空间对象中心点的Hilbert编码快速构建索引,通过多边形区域的最小外接矩形过滤查询结果。实验结果表明,索引并行构建可靠性好速度快,区域查询并行处理算法可行且效率高。     

MapReduce框架下基于R-树的k-近邻连接算法

针对大规模空间数据的高性能k-近邻连接查询处理,研究了MapReduce框架下基于R-树索引的k-近邻连接查询处理。首先利用无依赖并行和串行同步计算的形式化定义抽象了MapReduce并行编程模型,基于此并行计算模型抽象,分别提出了 R-树索引快速构建算法和基于 R-树的并行 k-近邻连接算法。在索引构建过程中,提出一种采样算法以快速确立空间划分函数,使得索引构建符合无依赖并行和串行同步计算抽象,在MapReduce框架下非常容易进行表达。在k-近邻连接查询过程中,基于构建的分布式R-树索引,引入k-近邻扩展框限定查询范围并进行数据划分,然后利用 R-树索引进行 k-近邻连接查询,提高了查询效率。从理论上分析了所提出算法的通信和计算代价。实验与分析结果表明,该算法在真实数据集的查询上具有良好的效率和可扩展性能,可以很好地支持大规模空间数据的k-近邻连接查询处理,具有良好的实用价值。     

面向高维图像特征匹配的多次随机子向量量化哈希算法

为了解决高维图像特征的高效匹配问题,提出一种新的基于多次随机子向量量化哈希(MRSVQH)的索引算法.该算法根据随机选择的若干子向量的L2范数对特征向量进行量化,并根据量化值对特征向量进行散列,构建出哈希索引结构;为了提高搜索精度,类似的哈希索引结构被多次构建.搜索时仅考察与查询向量有相同哈希值的特征向量集合,缩减了搜索范围.实验数据表明,与经典的BBF和LSH算法相比,MRSVQH算法在图像特征的最近邻搜索精度和搜索速度方面都有较大的性能提升,在图像匹配和图像检索的应用中具有优势.     

一种基于结构索引的XML模式匹配方法

XML文档采用了树型的数据模型,对其查询通常是用带有选择谓词的模式树在XML数据中进行匹配.因此,找出XML文档中所有符合模式树结构的元素集,是XML查询处理的核心操作.本文提出了结构索引JoinGuide,并在此基础上提出了一种新的XML模式匹配方法.它使用JoinGuide来对模式树进行预匹配,这样在XML文档上查询时可以利用索引上的匹配结果来忽略部分连接谓词和不必要的候选XML元素序列.本文还提出了三种具体算法来利用索引匹配结果进行进一步的查询.实验结果表明本文中的模式树匹配方法优于以往的匹配方法,并且索引所需的空间很小.     

空间文本数据流上连续查询评估技术综述

空间文本数据流上连续查询(CQST)在基于位置的服务中应用广泛,其在不断更新的数据流上,持续监控满足空间和文本约束的结果.为了将数据流中的对象尽快匹配给CQST,在CQST上构建高效的过滤技术是关键.CQST查询评估方法——为查询选取恰当的空间文本索引,构建高效的过滤策略提升索引的空间文本过滤性能,为数据流中到来的对象...     

一种基于有效维聚类的视频镜头索引算法

随着多媒体信息技术的迅速发展,有效的视频索引技术成为视频数据研究领域中的一个热点课题.面向视频镜头内容分析和索引技术,提出了一种基于聚类结果的视频镜头索引算法.该算法首先根据数据集的分布特征,提取出能够表达镜头高维特征向量的有效维,并在有效维子空间中,利用一种无监督的逐维聚类算法对镜头进行聚类分析.之后提出关键维的概念,并结合聚类分析的结果设计了一种全新的镜头表达形式.最后在B 树索引结构上实现对镜头的索引.在K最邻近查询算法(SCR)中定义了下界距离,有效地过滤了查询空间,缩小了查询范围.实验结果表明,该索引算法简单且灵活,是对现有视频镜头索引结构的有效补充.     

基于特征匹配的快速降维排序搜索方法

在大数据时代背景下,越来越多的用户或者企业将大量的数据上传至云端存储以便减轻本地存储的压力和获得高效的数据共享服务管理,由此可搜索加密技术应运而生,检索效率与保证数据安全一直是研究的热点。因此,本文提出一种基于特征匹配的快速降维排序搜索方法(DRFM)。通过提出的特征得分算法,创建每一篇文档的索引特征向量;通过提出的匹配得分算法,创建查询关键词的查询匹配向量。使用K-L变换算法对所有文档索引特征向量以及查询匹配向量进行降维,提高算法效率。理论分析与实验结果表明所提的方案高效且可行。     

一种基于云计算的业务规则匹配算法

研究业务规则匹配效率优化问题,由于企业业务规则数目多,逻辑变化复杂,内存消耗大,导致传统匹配算法效率低.为提高了业务规则匹配效率,将云计算理论中的节点共享和索引查询优化技术引入到Rete匹配算法中,产生一种根据云计算改进的Rete业务规则匹配算法.首先构建规则网络和事实,然后采用节点共享技术降低空间冗余,最后采用索引查询优化技术进行搜寻,遍历这个网络,从而提高匹配的效率.通过3个仿真对改进后Rete算法性能进行测试,仿真结果表明,改进Rete算法提高了业务规则匹配效率,解决了传统算法实时性差的问题,资源利用率高,为企业优化管理提供了依据.     

IRST(k,l)-Index:一种支持分支路径查询的高效XML结构索引

为快速准确地查询图结构XML文档,本文在互关联后继树(IRST)的基础上,引入结构索引的相似性归并思想,提出一种基于互关联后继树且支持分支路径查询的高效XML结构索引-IRST(k,l)-index,并给出该索引的快速创建和查询算法.经实验验证,与国际上同类索引相比,该索引的创建速度更快、查询效率更高、空间开销更小.     

XML-enabled空间数据库的索引系统

基于可伸缩矢量图形空间信息表达模型和合理的数据库结构,提出空间索引算法优化选择策略。结合设计模式思想,设计高内聚、低耦合的空间数据索引系统。该系统具有并行建立空间索引的能力,能实现异构XML-enabled空间数据库并行查询。实验结果证明,其检索效率比普通SQL查询高约66%。