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。     

时态关系代数与元组演算的等价性

建立了一个时态关系代数和时态元组演算并证明了他们间的等价性。     

时态原语的粒度约束与规范化问题探讨

时态应用的需要是推动时态问题深入研究的动力,时态原语之间的运算是时态研究与应用中不可忽视的基本问题之一,对时态数据库、时态知识推理、时态数据挖掘等研究领域均有深远的影响.由于时态原语进行加减运算后的结果可能为负时间因子,也可能溢出相应粒度下度的值,得出非规范的时态元素,从而影响其使用.为此,必须对非规范的时态原语进行规范化处理,使其成为规范时态原语.文章对时态粒度的度、象与转换等进行了刻画,描述了时态粒度约束与性质.在此基础上,深入地探讨了时态原语的规范化处理问题,提出了时态粒点的规范化处理算法,并将该算法应用于公历系统中典型的非规范时态原语的取值情形.     

时态粒度约束下的时态元素定性关系探讨

针对时态粒度约束下的时态元素之间的定性关系,引入向量空间思想,将时态粒点间的关系转换为向量空间中的运算。提出时态粒点的向量判别方法以比较两个时态粒点的先后关系,通过粒度缩放操作探讨了时态粒区之间的关系、时态粒点与时态粒区之间的定性关系,对时态数据库、时态知识推理、时态数据挖掘等时态应用研究领域起到了良好的基础支持作用。     

具有多时间粒度的时态多值依赖及时态模式分解方法研究

一个好的数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入、删除和更新异常.对于时态数据库,通过具有多时间粒度的时态函数依赖约束对时态数据库进行规范化已有大量研究.基于时态函数依赖和多值依赖理论提出了多时间粒度约束的时态多值依赖(TMVD)等概念,并给出了时态多值依赖的推理规则,对其有效性、完备性进行了证明.由于包含有限个TMVD的TMVD集通常蕴含着无限个TMVD,给出了TMVD的有限推理规则,对其有效性、完备性进行了证明.最后,基于时态多值依赖集提出了时态第四范式,并给出了时态模式的T4NF的无损分解算法,对算法的可终止性、正确性进行了证明, 并对时间复杂度进行了分析.     

时态查询语言的并发Lambek演算及范畴语法

时态逻辑不可递归公理化的性质,造成它的公理化系统和证明论方法不适于时态查询语言的建模．这使得时态逻辑无法利用公理化系统的良好性质及相关证明论方法对时态数据库的推理和查询做更为严谨和细致地刻画．因此寻找时态逻辑的替代者,以公理化的方式对时态查询语言做句法和语义的分析是必要的．考虑的2个主要工具是作为句法分析工具的以Lambek演算为核心的范畴语法系统,和作为语义分析工具的类型演算λ－演算．这主要是基于类型论的演算特点、SQL语句与陈述句的相似性、Lambek演算和λ－演算的公理化与证明论方法,及它们作为句法和语义分析工具之间的密切联系与对应性决定的．据此从Lambek演算出发,结合时态的处理,构建了并发的Lambek演算（LCTQ）及相应的范畴语法,对以公理化系统为基础的时态查询语言的句法分析做相关研究,并从证明论性质上保障了计算性资源,使得系统更为严谨和完善．     

基于粒度层次映射转换的时态粒点差运算方法

计算两个时态粒点在任意时态粒度下的差值是时态断言的基础,提出基于时态粒度的层次映射转换方法,将时态粒点映射为各时态粒度下的可列集,差运算可转换为不同粒度映射下的自然数差运算.并论证了时态论域T与自然数集N间的对等关系以及映射的连续性,证明了方法的正确性.克服了弹性时态粒度的影响,适应任何基于非规则时态粒度集或者自定义时态粒度集上的时态粒点差运算.     

具有多时间粒度的强全序时态模式中多值依赖问题研究

在时态数据库中存在着与时态多值依赖相关的存储冗余、更新异常等问题.但由于时态多值依赖的复杂性,使得根据时态多值依赖所进行的范式分解并不能总保持无损联接,为此对强全序时态模式中时态多值依赖与无损分解的相关性进行了深入研究,给出了规则的时态多值依赖(RTMVD)和属性集的时间粒度等概念,并给出了RTMVD的一套有效的推理规则,针对强全序时态模式中时态多值依赖与无损分解的相关性给出了相关定理,解决了规则的时态多值依赖环境下时态模式在多粒度上的无损分解问题,为规则时态多值依赖环境下时态模式的进一步规范化奠定了基础.     

一类具有时态约束的关联规则的知识发现问题

本文探讨了一类具有时态约束的关联规则的有关问题。首先,我们引入了时态型的定义以及相关的概念。接下来,我们给出了一种时态事件模型,用以描述基于时态型的不同属性的各种状态的事件,也定义了一类具有时态约束的关联规则,它能在诸如股票波动、天气预报、商品销售等领域提供短期的预测和决策。最后,我们给出了发现具有时态约束的关联规则算法的主要步骤。     

全序时态模块模式的TO_TSNF分解问题研究

在许多时态数据库应用中,都存在着涉及多时间粒度的约束。但是,具有多时问粒度的时态数据库的设计相当复杂,甚至难以实现,而现实世界中的许多应用所涉及到的时态类型集都能满足全序关系。同时,具有全序时态类型集的全序时态模块模式有着良好的特性,因此本文提出了全序时态模块模式、时刻关系模式、全序时态模块投影、全序时态简单候选关键字、全序时态三范式（TO_T3NF）和全序时态简单范式（TO_TSNF）等概念,并给出了全序时态简单范式的分解算法,对其正确性进行了证明,并对时间复杂度进行了分析。     

时态变量"Now"语义及相应时态关系运算

讨论了时态变量"Now"的基本语义,即Now不仅可以表示当前时间,还能表示过去时间和将来时间.在语义分析的基础上,讨论了带变量时态关系运算中需要解决的基本问题,即变量Now值的确定问题,研究了相应时态关系数据操作,建立了带变量时态关系代数系统.     

A Calculus of Lambda Calculus Contexts

The calculus c serves as a general framework for representing contexts. Essential features are control over variable capturing and the freedom to manipulate contexts before or after hole filling, by a mechanism of delayed substitution. The context calculus c is given in the form of an extension of the lambda calculus. Many notions of context can be represented within the framework; a particular variation can be obtained by the choice of a pretyping, which we illustrate by three examples.     

电子商务中时态信息的处理

电子商务随着计算机技术和网络技术的发展快速发展,但是也存在着诸如合同时间认证等安全性问题使其推广受到阻碍.本文针对目前电子商务中数据处理中存在的不足,结合时态数据库的理论和方法,挖掘在电子商务中存在的时态信息,并提出一种利用时态数据库管理电子商务中数据的框架模型.     

因果信息在不同粒度上的迁移性

知识与粒度相关,在不同粒度上对现象的解释不同,而因果性描述的是现象的本质特征。因果性与粒度之间存在着怎样的关联,一个粒度上的因果关系是否可移植到其他不同粒度上,是目前人工智能研究亟待解决的问题。针对由观测数据构成的信息系统,从数据中直接抽取因果变量所需满足的基本图形结构,估算变量间的因果关系;再通过向系统中添加新属性以及合并多个信息系统,改变原系统中信息的粒度,研究所识别的因果关系在新系统中的可迁移性。若新属性作用于结果变量,则原系统中的因果关系不可迁移至新系统;若新属性对结果变量无影响,则原系统中的因果关系可移植至新系统。     

时态数据完整性约束研究与实现

时态数据库的完整性是为了保证时态数据库中存储的时态数据的正确性。为了防止时态数据库中出现不符合时态模型语义的数据,需要研究时态数据库的时态完整性相关理论,为时态更新操作的正确执行提供理论支持。在时态关系数据模型的基础上,通过将传统的数据完整性约束机制扩展到时态数据库领域,给出了时态完整性约束的完整定义和在不同的情况下违反时态完整性约束的具体处理机制,为时态数据处理构件——TempDB实现时态数据完整性约束提供了理论基础和实现依据,这对时态数据库理论的进一步完善和相关的实现技术具有重要的参考价值。     

时态面向对象数据库查询算法研究

时态关系数据库在关系数据库的基础上扩充了对时间数据的处理、而时态面向对象数据库则是在面向对象数据库的基础上扩充了对时间数据的处理。在时态数据基态修正模型的基础上,讨论了时态面向对象数据库查询优化策略,并给出相应的算法。     

双时态XML查询中now语义失真的研究与扩展

本文研究如何有效地查询基于"单属性表示时态信息"的XML文档的时态信息操作,并选择XML功能较为强大的查询语言XQuery进行时态查询扩展.文中先计论如何解决时态数据库中特殊元素now的语义失真的问题,然后对XQuery进行双时态扩展,最后给出扩展后的查询实例.     

基于时序数据的模式发现算法研究

数据库中的知识发现是人工智能领域的一个重要课题,该文针对时序数据中复杂模式的问题,提出了一种新的时序序列模式的逻辑表示法,并设计出一种新的时序序列建模算法。