基于隐马尔可夫模型的流数据分类算法

为优化周期性概念漂移分类精度,提出了一种基于隐马尔可夫模型的周期性流式数据分类(HMMSDC)算法,算法结合实际可观测序列的输出建立漂移概念状态序列的转移矩阵概率模型,由观测值概率分布密度来预测状态的转移序列.当预测误差超过用户定义阈值时,算法能够更新优化转移矩阵参数,无须重复学习历史概念即可实现对数据概念漂移的有效预测.此外,算法采用半监督K-Mean学习方法训练样本集,降低了人工标记样例的代价,能够避免隐形马尔可夫模型因标记样例不足而产生的欠学习问题.实验结果表明:相对传统集成分类算法,新算法对周期性数据漂移具有更好的分类精确度及分类时效性.     

基于缓存的位置隐私保护方法研究

提出一种不依赖可信第三方的基于缓存的中国剩余定理位置隐私保护方法.该方法在客户端加入了缓存机制,当用户请求基于位置的服务时,若缓存区存在用户提交的服务请求,则直接为用户返回结果;若不存在,则利用中国剩余定理算法计算出真实地理位置的等价集,并向LBS服务器发起查询请求,LBS服务器根据查询请求返回相应的请求结果.最后缓存区存储请求结果,同时筛选所需结果反馈给用户.此过程减少了用户与LBS服务器之间的交互,降低了用户信息暴露给LBS服务器的风险,从而使用户位置点以及轨迹数据的隐私信息得到了保护.通过实验验证了该方法的高效性和可行性.     

基于缓存技术的路网最短路径查询

分析了目前基于缓存进行路网上最短路径查询常用方法的不足,提出一种支持路网最短路径查询的缓存管理方法.该方法在缓存有限的情况下,有效地选择那些不同但能满足更多查询请求的最短路径,将其放入缓存.提出了缓存代价模型,并设计了缓存构造算法.最后采用真实数据集进行性能分析.实验测试显示,本文提出的方法比现有方法具有更高的缓存命中率,平均执行效率优于现有的处理技术.     

基于缓存技术的路网最短路径查询

分析了目前基于缓存进行路网上最短路径查询常用方法的不足,提出一种支持路网最短路径查询的缓存管理方法.该方法在缓存有限的情况下,有效地选择那些不同但能满足更多查询请求的最短路径,将其放入缓存.提出了缓存代价模型,并设计了缓存构造算法.最后采用真实数据集进行性能分析.实验测试显示,本文提出的方法比现有方法具有更高的缓存命中率,平均执行效率优于现有的处理技术.     

P2P网络资源搜索中的用户行为模型

为了改善P2P网络的搜索性能,提出应用马尔可夫链预测用户兴趣集合的方法.根据用户的历史查询行为,对关键词进行聚类,得到相关的兴趣类;应用马尔可夫链,建立用户行为模型,描述用户兴趣的时序变化;根据极限概率,预测用户达到平稳状态时的兴趣集合;给出根据模型进行预测的方法.实验表明,模型的命中率受查询序列分布的影响较大,增加兴...     

基于任务预处理的信息系统查询方法研究与应用

针对企业信息系统中查询处理时间较长、响应较慢等问题,提出了一种基于Agent和XML技术的查询优化算法。首先每个用户根据自己的工作任务和计划定制查询任务,然后将所有用户的任务放入一个任务池,接着通过任务调度算法逐个执行每个定制任务,最后存储执行结果。当用户需要这些数据时,直接取出缓存的结果返回给用户。实验证明,该方法大大节约了用户提交查询后的等待时间,提高了用户的工作效率。     

支持大规模地震探测数据快速可视化的云端数据缓存技术

首先, 基于云计算应用模式, 提出一种能有效利用云存储架构的双层缓存技术. 通过在客户端和服务器端建立分布式缓存, 能有效避免用户频繁访问远端数据, 为用户构建轻量级的客户端, 解决了目前地学数据可视化软件大量占用用户本地存储容量的问题. 同时服务器端也避免了多次访问云存储文件系统, 减少了大量的数据检索与加载时间. 其次, 提出一种ARLS(association rule last successor)访问预测算法, 根据用户的历史访问记录, 利用关联规则挖掘用户的访问模式, 对其访问行为进行预测, 进而提前加载数据, 提高缓存命中率, 解决了用户在可视化过程中不断移动兴趣区域, 频繁更换渲染数据的问题, 能有效应对用户具有多种访问模式的情况, 提高了预测准确率. 实验结果表明, 该云存储架构显著减少了本地资源消耗, 访问预测算法的准确率在最差情形下可达47.59%, 平均准确率达91.3%, 分布式缓存的平均缓存命中率达95.61%, 可有效支持云端大规模地震数据的快速可视化.     

基于并行模式挖掘和路径匹配的用户位置预测

为了提高移动用户位置预测的精度,提出了基于并行模式挖掘和路径匹配的移动用户位置预测方法,对传统的FP-GROWTH算法作了并行化处理,优化了节点负载分配方法,在Spark平台下挖掘用户移动频繁模式.改进了基于索引的路径相似度算法,提出基于路径最短距离的相斥度算法,提高了对轨迹数据缺失的适用性.在真实的用户轨迹数据集上实验表明,提出的基于轨迹相斥度预测方法相比马尔可夫模型和卡尔曼滤波模型拥有更高的预测精度,预测精确度平均提升7%左右.     

移动数据库中一种缓存策略

基于失效报告的广播技术在支持长时间断接操作中比较有效,但是对于两个失效报告间隔中提出的查询请求,需要等到下一失效报告广播后才能对其进行回复,造成查询的长时间延迟和不必要的带宽浪费.为解决这个问题,对经典的缓存算法进行改进,提出一种改进算法——低查询延迟缓存失效报告算法,并进行模拟试验,证明其在增加缓存命中率、减小查询延迟和增大系统吞吐量等方面的优越性.     

基于能量模型的交互式流媒体缓存置换策略

针对交互式流媒体应用,提出一种基于能量模型(EM)的缓存置换算法.给出描述用户访问模式的片断划分和记录策略,并提出基于能量模型的内容流行度的表示方法;采用基于指数增长的缓存接入/释放策略,设计了新的效用函数实现缓存替换.仿真结果证明,EM算法能适应不同交互强度的用户访问模式,比传统的分段缓存具有更好的性能.     

基于Markov网络的检索模型

基于Markov网络的信息检索模型提出一种贝叶斯网络推广的检索模型，该模型利用词项在文档集中的共现信息来构造Markov网络，通过该索引项子Markov网络来加载附加查询证据源，计算文档与查询之间的相关性概率，由此概率进行文档排序. 实验结果表明,本文提出的Markov网络模型比其他传统的检索方法具有更优的检索性能.     

KDS-CM： A Cache Mechanism Based on Top-K Data Source for Deep Web Query

Caching is an important technique to enhance the efficiency of query processing. Unfortunately, traditional caching mechanisms are not efficient for deep Web because of storage space and dynamic maintenance limitations. In this paper, we present on providing a cache mechanism based on Top-K data source （KDS-CM） instead of result records for deep Web query. By integrating techniques from IR and Top-K, a data reorganization strategy is presented to model KDS-CM. Also some measures about cache management and optimization are proposed to improve the performances of cache effectively. Experimental results show the benefits of KDS-CM in execution cost and dynamic maintenance when compared with various alternate strategies.     

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.     

公路网移动终端的KNN查询技术

公路网中移动兴趣点(POIs)的查询处理是一个难点,目前的研究多基于欧氏距离对静态POIs进行处理,不能很好地适应移动环境下终端弱连接和频繁移动的需要.文中在公路网移动计算场景下,设计了一种存储分区数据对象的结构来表示公路网图形模型,提出适用于移动终端的连续KNN查询(CQ-KNN)算法.该算法改进了Wang等提出的MKNN算法,将逐层渐近探测和检索边列表结合起来进行近邻查询,避免了MKNN算法在限定层数不够却不得不执行范围查询时所带来的开销;同时使用缓存策略来支持移动终端提交的连续查询请求,并给出基于广播位置失效报告的缓存一致性维护策略.仿真结果表明,CQ-KNN算法较MKNN算法有更快的CPU处理速度和更短的网络响应延时,并且能支持移动终端的离线KNN近似查询.     

缓存模式下的轮廓查询优化方法

研究在缓存模式下,利用一组预存储的临时轮廓快照集来高效等价重构用户新提交的轮廓查询Q,并提出一种新颖的缓存模式下轮廓查询处理算法(APSQCM)来完成该任务.APSQCM算法由两阶段组成,第一阶段捕获Q与缓存中临时轮廓快照间的内在关联,进而获取能够用来等价重构Q的所有轮廓基;而在第二阶段中,APSQCM算法使用轮廓基来快速产生Q的正确结果集.实验结果表明,APSQCM算法具有有效性和实用性.     

基于HMM和自组织映射的网络入侵检测算法

随着网络入侵多样化的发展,传统的防火墙、数据加密等防御方法已经很难保证系统和网络资源的安全,为此,设计了基于隐形马尔科夫模型HMM和自组织映射SOM的网络入侵检测方法.首先建立了自组织映射-HMM的双层入侵检测模型,采用样本数据训练SOM网,然后将测试数据输入SOM模型获得观察序列对应的攻击类别的后验概率,将此后验概率用于训练HMM模型获得概率初始分布和状态转移概率等各参数.最后,通过比较测试数据在各模型下发生概率的大小来获取对应的攻击类别.仿真实验表明本研究方法能有效实现网络入侵检测,较经典的HMM方法以及改进的神经网络方法,具有较高的检测率和较低的误报率,同时具有较少的检测时间.     

移动计算中基于位序列的低延迟缓存失效方案

移动计算中基于位序列的低延迟缓存失效方案采用最新值的一致性模型，在这个模型中，客户机必须总是访问数据项的最新值．当客户机不做缓存并且服务器总是广播最新值时，数据的一致性等级会自然提升．当客户机进行缓存时，必须采用一定的技术来维持最新值一致性．因此，在位序列方案的基础上，引人中间失效报告以及请求数据广播的方法大大降低了查询延迟，提高了带宽利用率，从而降低移动客户端的能耗．     

ORM中基于语义相似性的查询缓存替换策略

针对查询的时间局部性特点, 提出基于语义缓存查询SC(semantic comparability)替换策略. 该策略通过分析缓存项与查询项在关系、条件及查询属性3个方面的相关性, 并结合数据访问频率将相似性最小的缓存项予以淘汰. 实验结果表明, 基于查询序列的先后关系, 有选择性的保留与查询具有继承、关联等关系的缓存项, 能够得到更高的查询命中率及更短的查询响应时间. 在缓存空间相同的情况下, SC策略优于LRU策略.     

Improved caching policies and hybrid strategy for query result cache

To improve efficiency of search engines,the query result cache has drawn much attention recently.According to the query processing and user' s query logs locality,a new hybrid result cache strategy which associates with caching heat and worth is proposed to compute cache score in accordance with cost-aware strategies.Exactly,query repeated distance and query length factor are utilized to improve the static result policy,and the dynamic policy is adjusted by the caching worth.The hybrid result cache is implemented in term of the document content and document ids(doclds) sequence.Based on a score format and the new hybrid structure,an initial algorithm and a new routing algorithm are designed for result cache.Experiments' results show that the improved caching policies decrease the average response time effectively,and increase the system throughput significantly.By choosing comfortable combination of page cache and doclds cache,the new hybrid caching strategy almost reduces more than 20%of the average query time compared with the basic pageonly cache and docld-only cache.     

一种新的移动性管理策略

针对基于移动交换中心记录被叫位置的Ｔ门限策略未考虑主叫亦有可能运动这一问题，改进了分析模型，提出了一种新方法并证明它可得到更小的查找代价