基于维层次性的Data Cube存储优化方法

根据Data Cube模式中维的层次性,提出了层次式B^＋树及维层次编码的概念,并应用于层次树形Cube（HT Cube）方法中．HT Cube将维划分为聚集维与分析维,在分析维上利用层次式B^＋树除去了冗余数据,并在查询过程中形成维层次编码,在聚集维上则利用维层次编码组合而成的分析维编码进行索引,从而可以高效地检索到聚集值．理论分析和实验证明,该方法不但节省了存储空间,而且可利用层次信息高效地进行各种OLAP查询,为Data Cube模式更新、OLAP查询导航和OLAP查询行为分析的实现提供了可能．     

基于B^＋树的复杂生态信息存储结构模型

针对复杂生态信息的存储与管理问题,提出一种基于B 树的多维层次聚集立方体存储结构模型。通过将d维数据空间构建成多维层次式B 树,并节点进行压缩的二进制维层次编码,在此基础上实现了模型的快速查询、数据更新与模式更新算法。与传统的Data Cube相比,MH-Cube具有较好的查询与更新功能。生态数值实验表明,模型可为复杂生态信息的存储与管理提供较好的解决方案。     

一种基于维层次的Data Cube压缩存储方法

针对维层次的特点,提出一种利用基表元组的标识维来对Data Cube来进行压缩存储（Hierarchical Compress Storage Cube,HCSCube）的方法。在定义基表元组与Data Cube中聚集元组的导出关系后,DataCube中的一些聚集元组的聚集值可以由基表元组导出关系得到,因而可以合并保存,从而实现了Data Cube的压缩存储。理论分析和实验表明,基于维层次的压缩存储方法不仅能显著的减小Data Cube的存储空间,而且在查询效率上也有改进。     

基于语义的Data Cube数字水印技术

数字水印技术可以有效地保护版权,数据仓库中用于OLAP(OnLine Analyti-cal Processing,联机分析处理)的Data Cube(数据立方体,亦称多维数据集)不仅包含有价值的数据,而且其设计模式与分析模式也体现了Data Cube拥有者的知识产权.将数字水印技术引入Data Cube中,并充分利用Data Cube的语义信息,从而提供一个通用、实用的Da-ta Cube数字水印技术解决方案.     

数据仓库中一种基于维层次编码的位图索引方法

为了减少OLAP中的多表连接,压缩维属性连接关键字,对查询数据进行有效地分组聚集操作,来提高OLAP查询速度.利用维属性具有层次特性对维成员进行编码,生成其维层次编码,来代替维表中原关键字,实现了维表关键字的压缩.通过编码长度较小的维层次编码及其层次前缀路径,对维层次编码进行前缀匹配操作,快速检索出与查询关键字相匹配的维层次编码,求得维层次属性的查询范围,从而大大减少和简化了事实表与维表之间的多表连接,减少了I/O开销,提高了OLAP查询效率.     

OLAP聚集计算中的维存储技术

为解决传统行存储结构导致OLAP聚集计算效率低下的问题,设计了基于维存储的OLAP数据存取技术.首先,将OLAP事实表中的维属性集和度量属性集定义为2个列族,每张维表的所有属性定义为1个列族.对维表进行二进制编码,生成维层次编码,从而保持了维的层次语义特性.以(维层次编码,度量值)对形式按列组织数据,消除查询时维表与事实表的复杂连接操作运算.然后,采用自底向上方法构建B+树,对维层次编码进行索引,加快了数据读取效率.通过增删事实表和维层次编码-度量表中相应的列,实现维和度量的增加和删除.性能分析结果表明,这种OLAP数据存取技术具有良好的可扩展性,能高效地管理和存取OLAP海量多维数据,有效支持上层OLAP聚集计算.     

高维层次聚集Cube并行创建与存储方法

提出一种将高维层次聚集Cube划分成若干个低维立方体M ini-Cube的并行创建与存储方法,利用并行处理技术来创建这些分割的分段共享M ini-Cube及其聚集Cuboids,实现高维层次聚集Cube的并行创建和增量更新维护,从而解决高维OLAP聚集海量数据的存储与查询问题.理论分析与实验结果都表明,相对于以往的Full Cube完全创建和Partial Cube部分创建等传统方法,基于分段M ini-Cube并行处理方法的性能有显著的提高.     

基于商空间理论层次Cube操作的聚集算法研究

传统的Cube计算算法对具有复杂维层次结构的多维数据集合实施Cube操作时,存在明显的不足．提出了基于商空间理论层次Cube操作的聚集算法．结果表明,其在性能测试中较传统的算法在计算效率方面有了显著的提高．     

基于维层次的压缩Cube

提出利用Cube中的维层次来创建高性能的DH_Cube(dimension hierarchy cube),在DH_Cube中存储构成Cube的所有维的所有层次粒度组成的数据单元,从而实现了在1个DH_Cube中就可以存储构成该Cube的d个维所创建的2^d个立方体视图的所有信息,从而压缩Cube存储空间,提高MOLAP查询效率,减少Cube创建时间和更新时间．     

P2P环境下基于Ontology的概念匹配策略

采用Ontology作为一种能在知识和语义层次上描述信息的概念建模工具,根据Ontology具有的良好的概念层次结构和对逻辑推理功能的支持,提出新的概念匹配算法,突破了传统的基于关键字的检索技术,把查询请求定位到相关的社区,因此能得到满意的结果.     

跨境电商系统用户数据库智能访问方法优化

为了解决传统方法不适于大规模用户访问,访问准确性差的问题,通过语义指向性匹配和多维索引树编码结合的方法,对跨境电商系统用户数据库智能访问优化方法进行研究。建立跨境电商数据库模型,为数据库智能访问提供模型依据。依据模糊层次聚类提取语义指向性关联特征,在概念格中完成语义指向性相似度计算,依据提取特征,通过相似度匹配实现数据库智能访问,针对其在用户规模较大时影响访问准确性的问题,采用多维索引树编码的方式对其进行优化,实现对跨境电商系统用户数据库智能访问方法的优化。结果表明:采用所提方法对跨境电商系统时域数据与时频数据语义指向性特征进行提取,能够完成数据语义本体特征指向性聚类,冗余干扰信息被滤除,特征分布聚类性较强;对查全率水平较高情况下的查准率进行测试,发现所提方法在查全率升高时,可令查准率保持在较高的水平,未随查全率的升高有显著下降。可见所提方法访问准确性高。     

基于语义提升HMM的语义标注

语义标注所用标签数目众多,训练数据更为稀疏,用HMM作语义标注面临参数估计不准的难题。不同于传统的解决数据稀疏方法,以《同义词词林》的层次式结构为依据,提出了利用语义层次的提升来改善HMM(hidden Markov model)中参数的估计质量;在算法实现中,采用选择受限策略来解决因语义提升而引起的模型辨别力下降问题。测试表明,在训练数据相对稀疏的情况下,适度调整模型的语义层次可大幅提高语义标注的精度,该方法表现出较好的可塑性。     

一种支持结构化P2P的多维范围查找方法

提出一种基于结构化P2P的分层聚类查询系统. 利用空间填充曲线建立从高维特征空间到一维相邻空间的映射,根据映射过程提出一种分层聚类的概念,并将相似的多维数据归入在相同的聚类中,使聚类内的数据具有更大的相似性与更小的值域区间. 模拟结果显示,该方法可减少查询所需的带宽,具有良好的查询准确度和可扩展性.     

图结构XML文档的关键字检索方法

研究了基于图结构XML文档的关键字检索方法。根据图结构XML文档的结构特点,结合用户输入的关键字及其类型,建立了用户查询语义模型;定义了拥有完整语义信息的查询结果模型,并从层次结构上分析来定义结果的语义相关性排序方案;提出基于语义的双层索引结构。实验结果表明,算法具有较高的准确率和效率。     

基于语义绑定的分层视觉词汇库的图像检索

提出了一种解析复杂图像语义的模型——分层语义模型,给出了解析复杂语义和构造模型的方法.提出了基于分层语义模型的语义绑定的分层视觉词汇库的概念,给出了构造词汇库的具体方法和步骤,同时对词汇库细节问题给出了解决的方法.将提出的分层视觉词汇库应用于基于内容和语义的图像检索中,并给出了构建图像检索系统的方法和检索图像的步骤.该模型在图像检索中可同时满足基于图像内容的检索方式和基于图像语义的检索方式.实验结果表明,该方法比基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征向量的图像检索方法具有更好的性能.     

基于语义特征提取与层次结构的问题生成方法

针对传统端到端模型在输入文本语义较复杂情况下生成的问题普遍存在语义不完整的情形,提出一种基于语义特征提取的文本编码器架构.首先构建双向长短时记忆网络获得基础的上下文信息,然后采用自注意力机制及双向卷积神经网络模型分别提取语义的全局特征和局部特征,最后设计一种层次结构,融合特征及输入自身信息得到最终的文本表示进行问题生成.在数据集SQuAD上的实验结果表明,基于语义特征提取与层次结构进行问题生成效果显著,结果明显优于已有方法,并且语义特征提取和层次结构在任务的各评价指标上均有提升.     

一种无结构 P2P 系统中基于层次兴趣树的语义检索机制

提出了一种无结构P2P系统中有效的语义检索方法: 基于层次兴趣树(HIT) 的语义检索。每个节点中所有的文档根据分类 目录被分类成层次兴趣树, 并发送至该节点所属的超级节点。同时, 每个类中前 n个关键词的倒排文档索引, 也会依据它们的χ²统计值被发送至超级节点。当节点发送一个查询并给出类别语义相似性阈值Simth时, 查询消息通过一个有效的查询路由算法被转发, 结果则通过搜索HIT返回。不同的节点可以给出各自不同的Si mth, 其灵活性可以为每个节点提供更好的个性化服务。实验表 明在无结构的P2P系统中, 基于HIT的语义检索方法比以前的方法具有更好的准确性和有效性。     

产品MBD数据集三维标注的自动校验与实现

针对目前商用CAD软件中MBD功能三维标注缺乏正确性校验问题,基于OpenCASCADE几何造型内核研究了三维尺寸标注与标注有效性检查的问题.通过提取被标注对象的几何特征,结合信息标注规则,判断用户标注内容与标注对象间的匹配性,进而判断标注的正确性,增加了系统三维尺寸标注的智能性.设计了分层数据结构存储标注信息,并将标注信息与形体要素相关联,避免了三维标注中重复标注的现象,也为后续的产品虚拟装配、加工制造以及产品服役中产品语义信息的自动化提取提供可能.将标注信息以XML格式储存,便于信息的传输和访问,为进一步研究产品的数字孪生技术打下良好的基础.