均衡收益和风险的Web服务Skyline查询

为解决基于服务质量(QoS)的web服务选择中只考虑QoS的收益(均值),不考虑风险(即动态变化)的Skyline查询问题,提出均值标准差描述QoS(均值描述QoS的收益,标准差描述QoS的风险)的服务Skyline计算方法和4种服务Skyline查询算法,即基于均值标准差的BNL算法(BNL_MS)、基于均值标准差的D&C算法(DC_MS)、基于均值标准差的NN算法(NN_MS)、基于均值标准差的BBS算法(BBS_MS).该方法能剔除被支配服务,给出QoS属性全优且稳定的服务集,有效缩减备选服务集.实例和实验结果表明:1)均值标准差较均值、区间数、模糊数、随机数不仅能很好地刻画QoS的收益还能刻画风险;2)服务Skyline计算能有效计算服务最优集;3)BBS_MS算法较BNL_MS、D&C_MS和NN_MS算法具有更好的性能.     

分布式数据库直接连接查询优化算法的研究

在分布式数据库查询处理中,连接操作是最常用的、费时的且代价较高的一种操作,也是影响查询效率的关键因素.本文利用数据分片和并行处理策略,提出一种采用直接连接的查询优化算法,能有效地缩减查询处理的响应时间.     

基于Skyline的三维数字校园系统

介绍了基于Skyline的三维数字校园建设的理论与方法,并实现了对西南科技大学三维数字校园的模拟,可让用户通过网络实现校园的自由漫游,并结合一定的交互操作实现地物的分析与测量、地物查询等功能。     

基于CQPM的OLAP查询日志挖掘及推荐

为提高用户的使用效率,提出基于连续查询模式挖掘(CQPM)算法的联机分析处理(OLAP)查询日志挖掘及推荐方法.CQPM算法在双向扩展频繁闭合序列模式挖掘算法(BIDE)的基础上加入查询之间的间隔约束,确保查询模式的连续性.提出方法通过基于查询后缀树的模糊查询模式匹配(AQPM)算法预测用户下一步有效查询,并将预测结果按概率大小排序后推荐给用户.通过8名OLAP分析人员在Mondrian OLAP服务器上的查询日志对提出方法进行性能评价,结果表明,相较基于prefixspan的改进算法,采用CQPM算法能够去除数量庞大的冗余的查询模式,相较基本的前缀匹配算法,AQPM算法能够提高推荐的准确率.     

基于路径连接的XML复杂小枝模式查询处理

针对可扩展标记语言(XML)查询中具有嵌套OR谓词的复杂小枝模式查询处理,提出一种基于路径连接的查询方法.该方法以路径为分解粒度,结合分支扩展(AOBE)的概念,通过路径连接过程实现对复杂小枝模式查询的整体处理.为了进一步提高算法效率,在已有研究的基础上挖掘相应的优化规则,利用索引跳过那些明显不参与连接的元素的访问和计算.与已有算法相比,基于路径连接的查询方法大大简化了复杂小枝模式查询处理过程,只访问查询叶节点对应的元素,可以显著减少结构连接的操作数目和扫描元素的个数.实验结果表明,该方法能够有效地改善复杂小枝模式查询处理的性能．     

用于RFID中间件的内存数据库结构研究

内存数据库(MMDB)是射频标签(RFID)中间件能够实现实时过滤、分组、计数等操作的关键.针对大规模RFID应用中通用的以T树为索引结构的MMDB不能得到很好的效率的问题,在详细分析RFID应用的数据特性的基础上,总结出RFID应用的数据及其操作特征,提出一种全新的算法,并改进了MMDB的索引结构.算法与MMDB的索引结构相结合,使得内存数据库在支持所有符合EPC Global标准的接口操作的基础上,将需要保存的数据量减少到最低,能保证每个标签只有一条记录.在RFID应用所特有的大量范围查询上,查询的时间复杂度降低到了O(n).     

一种XML多分支路径索引查询算法

为高效地实现XML多分支路径查询,提出了基于索引的XML多分支路径查询算法depthjoin.首先对XML文档进行编码并创建索引,然后对查询树进行查询匹配.采用栈存储多分支路径中的单路径,对多分支结点采用索引信息判定其子结点是否具有共同的祖先结点或父结点.与现有的XML分支查询算法相比,算法depthjoin充分利用索引,不需要进行单路径的连接操作,实验表明其查询效率比现有的查询算法高.     

分布式数据库半连接查询优化算法的研究

在分布式数据查询处理中,连接操作是最常用的、费时的而且代价较高的一种操作,也是影响查询效率的关键因素。在处理连接操作的优化时,通常采用半连接的方法来缩减操作数,减少网络传输代价,降低通信费用。本文在研究前人的传统算法基础上,针对半连接操作提出了一种新的改进算法,在处理分布式数据库中海量信息查询和复杂查询领域里具有实用的价值。     

一种基于影响区域的CBRkNN查询方法

针对以集合点为发起者的双色反向k最近邻（BRkNN）查询效率问题,提出一种联合查询方法.BRkNN查询查找的是以查询点为k最近邻的点集,双色反向k最近邻联合(CBRkNN)查询查找的是以查询集合中某一设施集合为k最近邻的点集.该方法通过构造查询集合的影响区域来处理CBRkNN查询问题,任何一个物体落入影响区域就是查询结果,反之则不属于查询结果.算法通过画出用户感兴趣设施集合和用户不感兴趣设施集合之间的所有垂直平分线,计算集合中每个设施的优势支配区域,找出被优势支配区域覆盖个数小于k次的凸多边形区域以构造影响区域.在此基础上算法对影响区域进行点包含性查询得到最终结果.通过实验验证了算法在不同的用户规模、用户感兴趣/不感兴趣设施规模和不同的k值条件下都具有较小的时间消耗,从而说明影响区域的使用可以提高查询方法的有效性.     

分布式数据库数据查询的优化处理方法

本文根据局域网下分布式数据库数据分布的模型,分析了在局域网下分布式数据分布的问题,阐述了分布式数据库中数据的优化查询操作与应用环境、节点处理能力间的关系,及查询方式对查询效率的影响,进而提出了对数据的全局优化问题的基于连接的优化算法模型,可以有效地提高分布式环境下数据查询的效率.     

基于枢轴选择策略的多核并行skyline算法

针对当前大规模高维数据集skyline计算效率较低的问题,提出了一种多核并行算法MPSSI(Multi-core Parallel Skyline computation based on Sorting and Incomparability).首先对数据集进行预排序处理,简化了后续计算过程;并通过精心选择枢轴点,将数据空间划分为若干区域,利用区域支配关系,减少了数据点之间的支配测试次数;同时在多核平台上对计算过程进行并行化处理,进一步提高了效率.MPSSI算法处理过程简洁、渐进性好、可扩展性强.实验结果表明,对大规模高维数据集,算法效率有大幅提升,相对加速比接近线性.     

道路网络中移动对象的连续反k最近邻查询算法

在道路网络中,对象的位置和运动被约束在网络中,对象之间的距离不是传统的欧氏距离,而是由网络连通性决定的网络距离,基于欧氏空间的反k最近邻查询算法不适用于道路网络。为了解决道路网络中移动对象连续的反k最近邻查询问题,给出了道路网络的一种索引结构及一种利用扩展树处理查询的方法,在此基础上,提出了道路网络中适用与单、双色连续反k最近邻查询算法（CRkNNMA算法）,证明了该算法的正确性。     

一种处理Top-k逆向查询的分支界定算法

Top-k逆向查询在现实生活中有着广泛应用。目前,计算Top-k逆向集最有效的算法是逆向Top-k算法。该算法的效率在处理Top-k逆向查询时受到明显的限制。为了解决这些限制,提出一种直观的分支定界算法来高效地处理Top-k逆向查询,并讨论新颖的优化方法以提其高能。实验评估表明,该算法的效率远胜于逆向Top-k算法。     

PORP：面向无人驾驶的路径规划并行优化策略

为了实现路径规划并行优化,解决基于位置的服务（LBS）在高峰时段遭遇大量路径规划的并发查询所导致的较高响应时间的问题,提出双层网格（DLG-index）索引,并基于此提出路径规划的并行算法（PORP）. 双层索引的顶层由完整路网的边界节点组成,底层由网格组成,网格由完整路网分割而来. 对于一个给定的查询,基于骨架图计算一条全局路径,然后将规划任务划分成多个局部优化任务. 每个局部优化任务对应此查询的全局路径通过的网格,同时,每个局部优化任务由不同的处理器独立维护. 算法能够基于复杂变化的路况,及时调整导航路线,整个调整过程分段实施,可以由多处理器依次协同完成,实现对海量并发查询做出快速响应. 与CANDS算法相比,PORP的响应时间平均减少了49.6%,处理时间平均减少了28.5%.     

并行体绘制中的自适应负载平衡算法

针对并行绘制系统中的负载平衡问题和三维体数据的绘制特点,在Whiteman自适应负载平衡算法的基础上,提出了一种基于深度计算和时间统计的自适应负载平衡算法,该算法利用深度计算设置图像空间中各划分区域的权值,用时间统计的方式对运行中的任务重分配时机进行控制.实验结果表明,该算法能有效提高并行体绘制系统的帧率稳定性和绘制效率.     

一种针对LBS中k-匿名连续查询的攻击算法

针对k-匿名机制无法保证位置信息服务（LBS）中连续查询隐私性的问题,提出一种连续查询发送模型,该模型融合了查询发送时间的间隔模型和连续性模型.在该模型的基础上针对k-匿名算法,提出一种连续查询攻击算法,该算法将和连续查询相关的一系列快照互相关联,计算出快照的匿名集内每个用户发送查询的概率,从而估计出查询真正的发送者.仿真实验模拟在不同的连续性参数、匿名集的势的情况下,使用连续查询攻击算法重识别受k-匿名保护的查询.通过对被恶意攻击者重识别的查询数量统计,结果表明,对连续性很强的查询,攻击算法重识别用户身份的成功率极高（85%）,比不使用攻击算法所获得的重识别率提高了1.5倍以上,严重破坏了查询的匿名性.     

基于条件生成模型的高效近似查询处理框架

提出新型的近似查询处理方法,以克服近似查询处理任务中数据偏斜所导致的查询准确率低的问题. 该方法以条件生成对抗神经网络为基础,融入条件变分自编码器,保证算法执行的稳定性,提高模型准确率;使用Wasserstein距离衡量模型误差,防止模型坍塌. 基于该条件生成模型实现近似查询处理,回答用户查询而无须访问底层数据,避免磁盘交互,并与聚集预计算相结合,构成高效的近似查询处理框架,能更加准确、快速地回答交互式查询. 设计高效的表决算法,对模型生成的样本以及样本内部数据进行过滤,提高生成的样本质量,最小化查询误差. 实验结果表明,与其他近似查询处理算法相比,该方法可以有效克服数据偏斜的影响,同时能够在更短的交互时间内更加准确地回答用户查询.     

Skyline在Web三维GIS中的应用研究

首先介绍了Skyline软件的概况及其在Web三维GIS中的应用,其次重点研究了XML、Ajax、TerraGate等技术,以此为基础实现Web上三维可视化和海量数据的实时传榆,最后以反恐系统为实例,阐述了基于Skyline的Web三维GIS的实际应用．     

一种基于栅格的高效空间连接查询研究

空间连接可以看作是两个集合的笛卡尔积的子集,所以对对象的相交查询非常耗费时间和I/O的。很多的文献中都是使用过滤器以减少测试对象来提高空间连接查询效率,对栅格图层的查询优化,一般使用空间对象近似以减少为了相交对象而检查空间对象的具体形状的必要性。本文将提出一种新的效率评估方法,目的在于提高查询结果的准确性,经过试验证明该方法有效。     

支持多关键字的P2P搜索技术研究

在结构化的P2P网络中,传统的资源搜索过程大多采用DHT路由算法进行资源的定位和搜索,但这类网络只能支持单一关键字的精确匹配查询。针对这个问题,本文提出混合式的P2P网络模型,并在此基础上实现了支持多关键字搜索的搜索算法。首先为节点和资源关键字分配唯一的标识符,然后对资源关键字标识符进行拆分操作,并将拆分后的标识符存储到相应的节点上。在搜索过程中,只需根据拆分后的标识符查找相应的节点即可。结果表明,采用这种搜索算法的网络不仅能够支持多关键搜索,同时也能实现网络的负载均衡。