基于素数的多源模式匹配方法的研究

模式匹配是获取不同模式间语义关联关系的技术,是数据集成过程中的关键操作.随着可检索在线数据库数量的迅速增加,大规模的模式匹配工作的需要使多源模式匹配方法成为模式匹配领域研究的重点.针对现有多源模式匹配方法的缺陷,本文提出了一种基于素数的多源模式匹配方法,并提出了具体算法-PMSM.该方法将素数理论引入模式匹配过程中,使单纯的字符匹配转换为素数计算,提高了匹配效率,同时保留了现有多源模式匹配方法的优点.实验证明,PMSM切实可行.     

并行环境下的空间模式匹配

空间模式匹配在各类基于位置的服务中有广泛的应用,但在面向空间大数据时,现有空间模式匹配算法的效率难以满足实际要求.针对上述问题,采用并行计算框架Spark,设计基于空间模式边匹配并行的空间模式匹配算法PMSJ(Parallel Multi Star Join). PMSJ算法将空间模式匹配问题分解为可以独立、并行执行的称为边匹配的子问题,将计算量分散至集群中各个计算节点以提高计算效率.具体地,PMSJ将边匹配分为针对空间区域的最小边界矩形匹配与针对具体空间对象的边匹配两个并行步骤,并在计算边匹配前对最小边界矩形匹配的结果进行剪枝,排除无法产生完整空间模式匹配的匹配对.在四个真实数据集上的实验结果表明,在面向空间大数据时,PMSJ算法的效率优于现有算法.     

适合中文的双向比较模式匹配算法

分析了几种常用的模式匹配算法,提出一种适合于中文的基于KMP的改进算法,即双向比较模式匹配算法.该算法以KMP算法为基础,引入特征数组以记录模式串尾字符在模式串中出现的位置信息,从而获得模式串在匹配过程中的最大移动距离和最少比较次数.实验结果表明,双向比较模式匹配算法可有效降低匹配次数.     

基于片断的多版本网络服务模式匹配方法

利用分治思想提出了一种基于片断的模式匹配方法.基于网络要素服务、网络覆盖服务模式及传感器观测服务模式,阐述了模式文件分割和片断表示、模式片断识别、模式片断元素匹配及匹配结果组合等关键技术.使用WFS 1.1,WCS 1.1,WFS 1.0和WCS 1.0进行模式匹配测试,实验结果证明了该方法的可行性和优越性.     

面向对象的多版本传感器观测服务模式匹配方法

以多版本传感器观测服务(Sensor Observation Service,简称SOS)模式为研究对象,从SOS实现规范数据类型UML图中解析出SOS服务模式组成对象,提出一种面向对象的模式匹配方法,把服务模式匹配问题转换为模式对象的匹配问题.重点阐述了模式对象的分解、关联子对象识别、及子对象匹配等相关技术.最后,以两种版本的SOS模式匹配试验验证了方法的有效性.     

一种快速近似模式匹配算法

为进一步提升传统的近似模式匹配问题解决方法——动态规划算法的性能,提出了一种新的过滤型近似模式匹配算法.该算法结合动态规划算法,切分模式串得到长度相等且更小的模式片;在此基础上将待匹配的文本串分割成子串,并建立相应的索引;同时设计了一个新的过滤策略来消除匹配检查中的冗余.通过实例将文中方法与现有方法进行对比,结果表明:文中方法的匹配时间较短,匹配性能优于现有方法;随着模式串长度的增加,文中算法的优越性更为明显,模式串长度大于45后,文中算法的匹配时间可比传统动态规划算法缩短一半以上.     

一种高效的用户查询模式匹配算法

针对常规模式匹配方法在大规模模式匹配中效率不高无法满足在线应用的问题,提出了一种高效率用户查询模式匹配方法.该方法在常规模式匹配方法中引入查询模式语义环境,使用搜索技术和聚类技术裁减模式匹配的搜索空间,在保证正确率的前提下,能显著提高匹配效率,满足用户在线响应时间要求.实验证明了这种方法的有效性.     

利用实例的异构网络服务模式匹配方法

提出了一种利用实例的模式匹配方法,在对网络服务模式元素标签及模式结构匹配基础上,通过对网络服务实例数据的精确匹配来确定模式元素间对应关系,解决了多版本异构网络服务模式间由于结构和语义差异造成的映射丢失问题.最后,以Geoserver不同版本网络要素服务(WFS)和网络覆盖服务(WCS)匹配试验验证了方法的有效性.     

基于粗糙集的模式匹配方法

模式匹配在信息集成和数据挖掘领域有着广泛应用,提出了一种基于粗糙集和神经网络的模式匹配方法,利用粗糙集的属性约简机理,对模式属性进行约简,然后通过BP神经网络分类以达到匹配目的.该方法大大的降低了神经网络输入向量维数.实验结果表明该方法能够有效地提高匹配效率和准确率.     

基于BB-BM算法的网络协议内容符合性测试方法

为了检测网络通信协议的安全性,使用高效的模式识别方法对协议内容进行符合性测试.采用黑盒测试的方法,在检测端将协议服务器和检测模块分离,设计了协议安全性测试框架和测试流程;提出了以字节块为单位、分块计算摘要值再进行匹配的BB-BM算法.实验结果表明,使用该方法能够对网络协议按照内容种类划分值域空间,通过匹配算法进行符合性测试.在进行模式匹配时通过分块处理减少了模式串和目标串数量,从而导致跳跃距离增加,匹配次数减少,检测性能在最优和最差测试状态下较现有检测方法分别提高了20%和80%.在该测试框架下,以字节块为单位进行匹配有效提升了检测效率,适用于对字段格式固定的网络协议进行内容符合性测试.     

一种实体模式匹配算法

提出了一种异构数据源的实体模式匹配算法.算法从中英双语的环境出发,利用基于中文wordnet的中英文词义相似度算法和中文分词工具,从列名距离、数据类型、数据内容的词性成份等角度来建立同类实体不同模式之间的映射关系.该算法可用于分析数据空间中不同数据源实体之间的关联,以及其他研究领域中的中英文语义信息相关性分析和实体模式匹配.     

一种基于逻辑的数据集成查询处理器设计

提出一种新的、基于逻辑的数据集成应用方案:用描述逻辑表达中介模式,能实现基于LAV源描述法的虚拟数据集成技术与物化数据仓库技术的无缝结合.在该集成应用框架下,利用Datalog谓词逻辑推理与描述逻辑自动推理相结合的混合推理机制,设计了一个集成查询重写处理算法,并将其作为实现集成系统查询处理器的基础.结果表明,当查询表达和源视图描述规则均为合取形式的规则时,该算法总能返回一个具有最大包含的查询重写,且对源描述规则数目增加不敏感,有较好的线性可伸缩性,能适应大量数据的集成处理.     

GLAV集成方法中的模式匹配研究

GLAV是一种新的集成方法,它能为信息集成系统的映射关系提供更具表现力的方式.映射表示源模式与全局模式之间的对应关系,主要研究了GLAV集成方法中产生映射规则的模式匹配方法.首先将SUDAI模型转换为模式树,然后基于树进行匹配.匹配包含语言学和结构匹配两个基本阶段,语言学匹配结合了术语关系和约束进行计算,结构匹配结合了类属性和上下文节点两个方面,并成功解决了模式规模差异带来的负面影响.计算的结果可以判断两个信息类是否是一个映射候选,经过验证后可确定它是否是一个合理的映射.最后定义了一个基本DTD来描述匹配的最终结果.     

Extracting Result Schema Based on Query Instances in the Deep Web

Deep Web sources contain a large of high-quality and query-related structured date. One of the challenges in the Deep Web is extracting result schemas of Deep Web sources. To address this challenge, this paper describes a novel approach that extracts both result data and the result schema of a Web database. The approach first models the query interface of a Deep Web source and fills in it with a specifically query instance. Then the result pages of the Deep Web sources are formatted in the tree structure to retrieve subtrees that contain elements of the query instance, Next, result schema of the Deep Web source is extracted by matching the subtree＇ nodes with the query instance, in which, a two-phase schema extraction method is adopted for obtaining more accurate result schema. Finally, experiments on real Deep Web sources show the utility of our approach, which provides a high precision and recall.     

Integrating Multi-Source Web Records into Relational Database

How to integrate heterogeneous semi-structured Web records into relational database is an important and challengeable research topic. An improved model of conditional random fields was presented to combine the learning of labeled samples and unlabeled database records in order to reduce the dependence on tediously hand-labeled training data. The pro- posed model was used to solve the problem of schema matching between data source schema and database schema. Experimental results using a large number of Web pages from diverse domains show the novel approach＇s effectiveness.     

模式匹配技术

模式匹配作为模式的基本操作已成为数据集成、数据仓库、电子商务等许多应用领域的基本问题。本文主要介绍关于模式匹配的定义、分类及已实现的几种通用化的模式匹配系统,指出了这些系统的优点及不足,并讨论了该领域未来的发展方向。     

基于模糊匹配的数据库模式测试方法

数据库模式测试是数据库系统测试的重要工作.在前期的研究中已经实现了一种简单的数据库模式测试方法,该方法针对数据库ER模型和逻辑模型不一致的问题进行了研究.但是该匹配方法单一,属于一对一的语义匹配,为了解决这一局限性,提出了一套基于“模糊匹配”的数据库模式测试方法.该方法考虑了以上方法的不足,使用“模糊匹配”对数据库模式进行测试,解决了由于数据库结构复杂导致测试结论误报率高的问题,并且将数据字典信息作为匹配标准,对匹配信息进行种类划分,减少了匹配工作量,同时还将语义信息和结构信息相结合,提高了匹配准确度.     

基于改进动态扩展环搜索算法的MANET能耗及时延优化方案

本文提出了一种基于路由节点泛洪终止的MANET阻塞扩展环形搜索方案。首先,源节点广播RREQ,当接收到RREP或生命周期结束时转发数据包;然后,为数据包设定一个单位时间的延迟以避免END指令和数据包之间的冲突;最后,中间节点根据接收到的不同消息类型执行不同的行动,如果识别出路由节点,则以当前跳数发送RREP(即Hr)给源节点,否则开启泛洪、重播RREQ。仿真实验验证了所提方案的有效性及可靠性,仿真结果表明,相比传统的BERS方案,所提方案不仅降低了MANET的时延和能耗,同时大大地节省了总成本。