时态拟序数据结构研究及应用

时态数据索引是实现时态数据有效管理的关键技术之一.讨论了一种时态数据结构及其在时态数据索引上的应用.常规的时态数据管理技术多基于代数框架.提出了一种基于拟序关系的时态数据结构,该结构能够像常规关系数据那样实现“一次一集合”的数据操作,并可通过多线程提高查询效率.在此基础上,研究了一种时态数据索引TQOindex.首先,提出时间期间集合上拟序关系和线序划分概念,讨论了线序划分的最优(最小)性质和构建算法,并在最小线序划分框架内研究时态拟序结构基于增量式更新的插入和删除算法.其次,研究了时态拟序结构应用——引入基于拟序扩展集的时态数据索引 TQOindex.该索引适用于磁盘(外存)数据管理,可在常规数据库平台上有效使用.其增量式更新机制可应用于“大数据”的动态索引技术.另外,对TQOindex进行了基本仿真,实验结果表明了该工作的可行性和有效性.提出的时态拟序数据结构着眼于新型数据,如语义数据、XML数据和移动对象数据中时态处理与整合机制,相应的工作具有较为广泛的应用扩展性.     

一种基于线序划分的时态数据索引技术

讨论一种基于线序划分的时态数据索引技术。首先,讨论了时间期间集合上线序划分概念及其构建算法;其次,提出了基于常规磁盘方式进行数据管理的时态数据库索引技术TQOindex;另外,对TQOindex进行的基本实验仿真表明了其可行性和有效性。TQOindex的基本特征是基于"序关系"数学框架,能够实现"一次一集合"的数据操作。     

时态索引技术研究及其应用

研究有效时间期间集合上数学关系以及时态索引构造与应用.建立时间期间集合上时态连通等价关系和时态包含拟序关系.在引入数学关系框架内,通过对时间期间特征进行精细分析,讨论了大时态连通等价类分割和时态包含拟序关系集重叠等问题,建立了由根结点、等价类分割集结点和拟序关系集线序分枝结点构成的时态索引树形模型TDIM.在TDIM架构下,基于时态数据库中数据实体动态管理基本特征,研究了具时态变量情况下时态索引动态实现机制和查询技术,同时讨论了时态更新(时态插入、时态删除和时态修改)的增量式算法.由于建立在一般时间集合之上,TDIM可以应用于时态关系和XML的数据管理.     

基于时态编码和线序划分的时态XML 索引

研究了一种基于时态编码和线序划分的时态XML索引机制.首先,提出一种基于扩展先序编码的时态编码方案,通过该编码可确定结点间的结构关系;其次,在深入分析时间区间关系的基础上引入线序划分的概念,并讨论了获取线序划分的算法;然后,建立了整合路径结构信息和时态约束信息的时态结构摘要,并在此基础上建立了时态XML索引结构—TempSumIndex,同时研究了基于TempSumlndex的时态XML查询和增量式更新算法;最后,对TempSumlndex和现有时态XML索引技术的基本性能进行了详细的实验评估.实验结果表明,TempSumlndex具有更为优越的性能.     

基于时序分区的时态索引与查询

时态索引作为一种高效管理和检索时态数据的有效手段,一直是时态数据领域的研究热点.提出了一种基于时序分区的时态索引技术TPindex.首先将海量时态数据的时态属性映射到二维平面上,对平面上的“有效时间”点进行采样处理,通过使用自上而下,自左而右的时序分区方法将平面划分成若干个均匀的区域.其次,使用基于拟序关系的线序划分算法对每个分区中的数据构建数据结构,并建立基于“有效时间戳”的全区索引,实现“一次一集合”的数据查询操作.再次,还提出了使用分文件存储线序索引的模式将分区线序索引磁盘化,同时可以结合多线程技术并行处理数据,充分利用现代化硬件资源以满足海量数据下的高性能需求,提高索引性能.另一方面,我们还研究了海量时态数据下TPindex的增量式更新操作.最后,设计相应的仿真实验,通过与现有的代表性工作进行对比评估,验证了所提出方法的有效性和实用价值.     

基于Hadoop的时态信息存储与时态关系演算问题研究

面对海量的非结构化时态信息,构建了在分布式环境下的数据存储模型,并在此基础上提出一种基本的时态数据处理方法。使用Hadoop平台下的分布式、非结构化数据库HBase对海量时态数据进行存储,构造以时态集合为时态存储单元的时态数据存储模型;针对分布式处理特征和时态集合数据类型,提出一种在Map/Reduce编程计算模式下进行海量时态信息关系演算的实现方法;通过扩展时态区间关系运算,实现以时态集合为基本时态数据操作对象的交、并等关系运算。以医疗时态数据作为研究实例,表明了所提出的时态数据存储模型和关系演算方案在分布式应用系统下的适用性。     

语义协同时态XML索引研究与实现

该文研究一种以语义为基本要素并实现"语义"、"时间"和"结构"处理协同联动的时态XML索引技术SCTindex.首先,以时态结点为数据处理逻辑单元,在时态结点集合上建立基于线序划分的时态数据结构,这种结构具有相应的"拟序关系"数学基础,便于推广,能够实现"一次一集合"的查询方式,具有较高的时间查询效率;其次,以结点语义标签为数据处理技术单元,建立语义标签归并集合,在语义层面配置基于线序划分的时间索引机制,体现了XML本体要素——"语义"与时态数据基本内涵——"时间"约束间的整合联动;另外,引入带有足够结构信息和能够实现"更新友好"的结点编码方案GDFC,建立了相应时态数据的结构连接算法,实现了"结构"与"语义"协同处理.论文主要贡献是基于计算机协同处理理念,较精细地分析时态XML数据的"语义"、"结构"和"时间"等查询要素的本体特征和内在关联,提出了具有较高查询效率的线序划分结构,同时将其配置在语义层面,实现了不同于常规的以"结构摘要"为主轴部署查询的索引模式.论文进行基本实验仿真,通过与现有相关工作进行比较评估,表明SCTindex的可行性、有效性和优越性.     

支持有效时间的时态RDF数据的不一致性分析

资源描述框架（RDF）是一个元数据模型,是由W3C建立的基础设施,使得Web上的数据机器可读。近年来,语义网的快速发展和RDF的普遍应用,产生了大量的含有时态信息的RDF数据,并涉及到各个方面领域的关键数据。时态RDF数据的一致性能提高时态RDF数据的准确性,时态数据的一致性检测和恢复也有助于提高数据库系统的可靠性和高效性,对于时态信息处理也能提供可靠的保证,也能提高时态信息处理的效率。研究了对传统RDF引入时间信息的建模方式,通过添加有效时间的时间标签的方式构建了支持有效时间的时态RDF模型,在此基础上对时态RDF数据存在的不一致性情况进行了分析和研究,并提出了相关的检测和修复的算法。     

时态数据的一种挖掘算法

时态数据挖掘是数据挖掘中一个日益重要的研究课题。本文针对时态数据中的多维关系模型，提出了一种新的时态数据建模算法。     

基于有效时间的时态索引技术

研究了基于有效时间的时态关系索引的建立与实现.首先提出了有效时间索引模型VTIDM.VTIDM实际上是具有3层结点的树型结构,其内部结点由时态连通关系得到等价类组成,其叶结点由时态包含关系得到拟序关系类组成.对于VTIDM进行了查询和更新的算法设计和分析,同时进行数据模拟实验,实验结果表明,VTIDM是可行的和有效的.     

基于XML的时态数据库的隐私数据访问控制方案

为了保护时态隐私数据的隐私性,提出了一种对其安全访问控制方案.根据时态隐私数据的特点,在RBAC96模型的基础上,建立了一种基于角色的时态隐私数据访问控制模型(TPD-RBAC模型).依据该模型设计相应的隐私策略,然后将其应用于基于XML的时态数据库中,并从文件级别和元素级别对隐私数据的访问进行运级控制,进一步地满足隐私对象的保护需求.最后以电子病历系统为例讨论了该方案可行性.     

时态数据挖掘的相似性发现技术

现实世界存在着大量的时态数据,时态数据挖掘(temporal data mining,简称TDM)是近年来学术界关注的一个重要研究课题.相似性发现技术关注数据的发展变化,试图从时态数据中发现事物动态演化的相似性规律.分析和比较了近年来TDM研究中涉及的主要相似性发现技术.首先区分定义了3类时态数据:时间序列、事件序列和交易序列;然后分类并讨论了各种与序列相关的主要方法和技术,涉及相似性度量、序列抽象表示和搜索,以及各类挖掘任务及其算法操作;最后展望进一步研究的方向.     

时态数据挖掘系统的框架研究与实现

与在普通事务数据库中进行数据挖掘相比,时态数据挖掘能更好地反映数据中所隐藏的与时间有关的知识。本文提出了一个基于时态数据库的挖掘框架,并通过实例研究,表明基于此框架所建立的系统能够有效率地挖掘到用户感兴趣的时态知识。     

基于时态变量对象关系模型及代数运算

时态数据处理多是基于关系数据库平台,时态数据库模型也以时态关系数据模型为主.关系数据模型难以处理具有复杂类型的数据对象,而面向对象数据模型还缺乏商业化应用平台.现有关系数据库平台大多增加了面向对象基本功能,形成了对象关系数据库系统,因此将对象关系数据模型进行时态扩充就显得十分必要和具有可行性.首先在现有时态关系数据模型基础上,提出了一种基于对象关系双时态数据模型,而这种数据模型适合于在现有数据库平台上实现;其次,在该模型框架内,讨论了时态对象关系模式与时态关系模式相互间的联系与转换,这也是由时态关系扩充到对象关系的基本要求;再次,分析了时态模型中时态变量复杂语义和相应绑定算法,这是时态数据库能够有效运行的基本课题之一;最后,研究了基于时态变量复杂语义的时态对象关系数据操作代数,从而为时态对象关系模式的查询进行了必要的理论探讨.     

时态XML索引技术

首先通过讨论时态XML查询数据模型TXQDM,提出了基于结点有效时间的前缀编码方案.以此为基础,引入TXQDM结点间的基于时态连通的等价关系和基于时态包含的拟序关系,建立了时态XML索引数据模型TXIDM,该模型的基本特征是具有二重嵌套的索引框架,适合于TXQDM这种不规则的具有较大随意性的树形结构情形.其次,在TXIDM框架内,讨论了相应时态查询算法,其中包括基于时态的路径查询和值查询,同时,还讨论了时态索引更新算法,其中包括插入和修改算法.最后,对于文中提出的模型TXIDM和时态索引操作算法进行了性能分析且设计了相应模拟实验.实验结果表明,基于TXIDM的时态查询与更新算法是可行的和有效的.     

应用于GIS系统的多级时序数据模型

GIS中地理对象生命期的表示以及动态信息的表达需要时序数据的支持。一些基于关系数据库的GIS系统在实现时序数据时形成大量的数据冗余且难以维护数据的一致性。针对这些问题，结合GIS中对于时序精度的不同需求，提出了一种多级别时序数据模型。讨论了时间的相关概念，定义了一套基本的时间对象类型，提出并解释了对象级和属性级时序数据模型。基于面向对象数据库的实现显示，模型不仅满足了GIS中支持时序数据的需求，同时在存储开销、数据一致性等方面具有显著的优点。     

Reasoning on temporal class diagrams: Undecidability results

This paper introduces a temporal class diagram language useful to model temporal varying data. The atemporal portion of the language contains the core constructors available in both EER diagrams and UML class diagrams. The temporal part of the language is able to distinguish between temporal and atemporal constructs, and it has the ability to represent dynamic constraints between classes. The language is characterized by a model-theoretic (temporal) semantics. Reasoning services as logical implication and satisfiability are also defined. We show that reasoning on finite models is different from reasoning on unrestricted ones. Then, we prove that reasoning on temporal class diagrams is an undecidable problem on both unrestricted models and on finite ones.     

基于审计的时态关联规则研究

传统关联规则挖掘很少考虑关联规则的时间适用性.时态关联规则是指带有时态约束的关联规则,每个关联规则都有着其成立的时间区域.结合其他算法的特点,提出了基于Fisher聚类的时态关联规则挖掘算法,它能够动态地发现关联规则以及关联规则有效的时间区域.实验结果证明该算法是合理有效的。