数据库连接类视图的物化和增量保持技术

目前，对数据视图的物化和增量保持技术已有很多讨论，但基本上局限于ISA关系由单个类导出现图的范围内，而对于由两个或多个类通过连接操作导出的视图这一范围尚无涉及，本文提出了基于这一范畴的视图物化和增量保持的一种数据模式和基于该模式的增量保持技术。     

共享多版本源视图的多实化视图异步增量维护

为了解决补偿和多版本在多实化视图维护上性能不理想的问题,提出了共享多版本源视图的多实化视图异步增量维护方案SMVM(源多版本视图维护).在SMVM中,集成端的实化视图直接定义在多个数据源的共享引用多版本源视图上,并且在收到源视图的数据更新后,向其他相关数据源发送基于版本的维护查询,以此来进行多实化视图的异步增量维护.这样在完全避免数据源并发更新导致增量查询异常的同时,提高了多个实化视图异步增量维护的整体性能,且基于元组标志的视图增量补偿方法使得对源视图的维护更有效.实验结果验证了SMVM的可行性和有效性.     

数据仓库中物化视图的选择方法

对数据仓库环境中物化视图的选择问题进行了研究,利用有向无环图表示查询处理过程,给出了有向无环图的形式化描述方法和等价重写的概念,定义了一种物化视图增益计算模型。在考虑空间约束的基础上,提出一种物化视图选择方法,并给出了切实可行的算法步骤。     

物化视图选取方法研究

数据库系统设计中一个重要问题就是选取视图进行物化。论文给出物化视图代价估算模型，利用遗传规则，提出物化视图选取的方法。经实验证明，该算法具有良好的效果，运行效率高。     

基于带权图的多维大数据模型优化算法

针对传统的物化视图选择(materialized view selection,MVS)算法评价指标单一(仅评价物化时间,过度追求物化视图的查询命中率)会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题,本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法(multi-dimensional big data mode...     

一种物化Web视图的在线选择算法

建立了一个考虑更新代价的Web视图置换测度模型,并以此为基础,提出一种物化Web视图在线选择算法DCR.该算法在简单的缓存算法基础上引入了选择置换机制, 通过监测提交的用户查询, 决定是否将其结果予以保存, 必要时依据置换测度值的大小进行置换, 实现Web视图物化总量的控制, 防止视图过分物化, 以降低动态缓存管理、索引和检索的开销.同时可结合适当的维护方式, 提高更新效率, 避免频繁的更新对查询性能产生太大的影响, 使整个算法更具适用性. 实验表明, 在查询集较大、数据源更新比较频繁的场合, DCR算法可以降低视图检索开销, 并可通过机会更新有效减少了失效视图的数量,使算法在用户查询响应性能方面显示出较大的优势.     

层次—关系型DBMS的实现图及其增量维护

以对象交换模型作为中间模型,讨论了基于层次－关系模型的视图机制,提出了一个增量维护的算法。该算法以统一的ＳＱＬ语名定义,维护混合模型上的视图,并提高地图应用系统的适应性。     

层次-关系型DBMS的实视图及其增量维护

以对象交换模型作为中间模型,讨论了基于层次关系模型的视图机制,提出了一个增量维护的算法．该算法以统一的ＳＱＬ语句定义,维护混合模型上的视图,并提高地图应用系统的适应性．     

多源物化视图更新的一种流水线并行算法

如何对于定义在多个数据源上的物化视图进行有效更新一直是人们研究的热点，为此提出了许多可行的算法，但是针对并行环境下这方面的讨论很少见，流水线技术是并行处理中一项非常重要的并行技术，本文给出一种多CPU环境下采用流水线思想进行视图更新的算法及相应的性能分析。     

数据仓库中实视图聚集函数的增量更新

提出在视图表达式树中以由下到上的方式计算中间结点的变化 ,将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中 ,利用这些辅助视图或子视图计算出来的聚集函数的变化 ,来计算本视图聚集函数值的更新 ,实现视图的增量维护 ,从而缩短数据仓库更新维护时间 ,提高OLAP查询效率 .同时 ,介绍了实视图中聚集函数的增量更新算法 ,实现实视图聚集函数的更新维护     

数据仓库中实现图聚集函数的增量更新

提出在视图表达式树中由下到上的方式计算中间结点的变化，将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中，利用这些辅助视图或子视图计算出来的聚集函数的变化，来计算本视图聚集函值的更新，实现视图的增量维护，从而缩短数据仓库更新维护时间，提高OLAP查询效率，同时，介绍了实视图中聚集函数的增量更新算法，实现实现图聚集函数的更新维护。     

基于递归安全视图的XML查询重写算法

XML查询重写是访问控制中的关键技术.在分析Rewrite算法局限性的基础上提出一种基于XML安全视图的能处理递归视图的查询重写算法,并对算法进行分析,它能够避免视图的物化和保存,把基于递归视图的XPath查询转化为等效查询.     

一种关于XPATH视图维护的优化方法

Sawires等人给出的视图维护方法能在少量辅助空间的情况下增量地维护视图,但是在较多约束的视图定义下,由于该方法在约束检测方面没有被优化,所以影响了视图维护效率.提出了Sawires视图维护方法的一种优化方法,并通过试验验证了该方法能够有效地提高视图的维护效率.     

一种二三维联动地理信息系统的实现

二维平面地图和三维空间场景集成是当前地理信息系统的一种重要应用方式,本文构建了一个由二维平面地图与三维空间场景集成的虚拟城市地理信息系统, 包含建筑地物模型的加载与漫游功能。在此基础上研究了二维场景和三维场景在可视层面上的联动关系与实现途径。基于参数假定,提出了一种联动算法,根据二维平面视点参数定位三维场景视点位置,根据三维场景视点参数定位二维平面视点位置,并通过事件触发机制保持二者视图在交互过程中的位置同步发生变化。二三维联动系统实现了操作二维或三维中的一个视图时,另一个视图同步移动到相同的区域和视角。通过三种不同条件下的视角转换获取到二者场景视点的同步效果,实现效果表明,该系统能够适应各种用户操作下的视点同步,具有可行性和精确性。     

基于UML的信息系统业务建模方法

利用统一建模语言UML的扩展机制,提出了一个基于UML的业务建模方法．首先对UML模型及其扩展机制进行了简要的描述．然后提出了一个基于UML的多视图业务模型,该模型是由功能视图、资源视图、组织视图、信息视图和工作流视图构成的．针对每个视图模型的特点,采用相应的UML扩展机制对其进行描述．基于UML的业务建模方法为信息系统业务建模提供一个新的解决思路．     

融合异构信息的网络视频在线半监督分类方法

针对大规模网络视频数据的学习需要考虑无标签数据和异构信息的问题,提出了一种基于视觉和文本异构信息的网络视频在线半监督学习方法.该方法将文本和视觉看作2个视图,采用图作为基分类器对每个视图进行建模,并利用线性邻域的传播算法来预测样本类别.在不同视图之间采用多图上的协同训练,利用未标记样本增量地更新基分类器,并根据类别相关的融合方法确定最终结果,从而提高了分类准确率.实验结果表明,该方法的结果优于支持向量机方法约8.3％,在线增量更新后,学习器的性能提高了约3％,因此比较适合于大规模视频数据的在线半监督学习.     

基于转换表的物料清单多视图映射方法

通过定义转换表及操作函数,针对不同的映射类型,提出了一种物料清单(BOM)多视图映射方法.该方法通过转换表记录不同BOM间的映射参数,并通过主函数调用,实现不同BOM视图间数据的相互转换.以汽车制动系统的生产为例,验证了基于转换表的映射方法能对不同BOM视图数据进行有效映射,且系统通过该方法能够正确地保持BOM多视图间数据的一致性.     

实现异构型DDBMS存取控制的ZZ视图管理机制

文中提出的ZZ视图管理机制,采用视图机制进行异构型DDBMS的存取控制,保证了节点自治,为分布于多节点上的数据查找提供控制功能和协调存取功能。     

多数据源数据仓库实体化视图维护与下查

研究了多源单视图下数据仓库实体化视图联机维护与下查一致性问题,并提出普适性强一致收敛维护算法M-Glide.算法引入动作列表来控制数据仓库收到的信息顺序,采用版本控制、补偿思想和应答机制来协调源数据库与数据仓库间的数据更新,从而保证了数据仓库视图维护与下查的一致性,并通过一个示例说明了该算法在实际中的具体运用.     

多智能体系统事件触发一致性研究综述

事件触发一致性控制是解决多智能体系统（multi-agent systems,MASs）一致性通信资源消耗问题的有效手段.本文简述了MASs事件触发一致性的基本框架,综述了MASs事件触发一致性问题所涉及的事件触发机制及设计策略、事件触发一致性的影响因素、Zeno行为和事件触发一致性应用4个方面的国内外研究进展,对未来研究方向进行了展望.