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| 一种互联网海量情报规则优化方法 | |
| 引用本文： | 张桂刚,张勇,尤川川,李超,邢春晓,Philip C-Y Sheu. 一种互联网海量情报规则优化方法[J]. 小型微型计算机系统, 2011, 32(11) |
| 作者姓名： | 张桂刚 张勇 尤川川 李超 邢春晓 Philip C-Y Sheu |
| 作者单位： | 1. 清华大学信息技术研究院,北京100084;清华大学信息科学与技术国家实验室,北京100084 2. 武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉,430072 3. 美国加州大学尔湾分校电子与信息工程系,美国加州92697 |
| 基金项目： | 国家“九七三”重点基础研究发展计划项目(2011CB302302)资助; 国家自然科学基金项目(60873007)资助; 铁道部—清华大学科技研究基金项目(J2010Z057-J2010Z059)资助; 湖北省教育厅2011年度人文社会科学研究项目(2011jytq055)资助; 湖北经济学院青年科研基金项目(XJ201118)资助 |
| 摘 要： | 现在很多部门都需要通过规则处理海量情报数据,规则的数量一旦达到海量级规模,对规则的处理技术的要求将会变得越来越高,海量规则的优化将是一个十分重要的问题.文中展示了一种海量规则的优化方法.若两个规则网最后的计算结果是一样的,则可以认为这两个规则网是等价的.基于该等价规则模块的变换可以将代价小的规则模块替换掉代价大的规则模块,从而以后可以选择一种代价最小的规则模块.本文提出规则网模块等价替换的5种优化方法,并对其做了相应的证明.通过优化,可以使得海量规则网处于计算代价尽量最小状态,以此减少处理机的计算工作量.分析表明,通过等价规则替换,可以大大提高规则处理效率. |
| 关 键 词： | 规则 海量情报规则 等价替换 规则优化 |
Method of Internet Mass Information Rules Optimization |
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| ZHANG Gui-gang , ZHANG Yong , YOU Chuan-chuan , LI Chao , XING Chun-xiao , Philip C-Y Sheu. Method of Internet Mass Information Rules Optimization[J]. Mini-micro Systems, 2011, 32(11) | |
| Authors: | ZHANG Gui-gang ZHANG Yong YOU Chuan-chuan LI Chao XING Chun-xiao Philip C-Y Sheu |
| Affiliation: | ZHANG Gui-gang1,2,ZHANG Yong1,YOU Chuan-chuan3,LI Chao1,XING Chun-xiao1,PHILLIP C-Y Sheu4 1(Research Institute of Information Technology,Tsinghua University,Beijing 100084,China) 2(Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology,China) 3(State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China) 4(EECS,University of California,Irvine,CA 92697,USA) |
| Abstract: | Nowadays,many departments need process massive information rules;the number of rules once they reach the mass-scale,the rules processing technical will become more important.Mass rules optimization will be a very important issue.This paper presents an approach to optimizing the processing of large number of o rules.We consider two rule networks to be equivalent if on any update made to the database the two networks generate the same set of results at their terminal nodes.Based on the equivalence transformat... |
| Keywords: | rule massive information rules equivalent replacement rule optimization |
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