更新环境下多样K-支配轮廓查找方法

现有的多样-支配轮廓查询算法仅仅关注属性值不变的静态数据集,如何求出属性值更新时的多样-支配轮廓是多样K-支配轮廓查询领域一个新的研究问题。数据集的属性值变化包括单一数据和若干个数据的属性值变化的两种情况。对于这两种情形,利用现有的多样K-支配轮廓,本文提出了两种不同的查找算法。证明了算法的正确性和有效性,并且通过实验对算法进行了分析和验证。     

中文密文数据库正则查询的研究与实现

为提高中文密文数据库查询的灵活性、便捷性、高效性,设计了一种新的密文索引结构.它通过登记汉字所在记录的记录标识以及汉字在属性值中的位置,来提供对中文正则查询的支持.在这种索引的基础上,提出了一系列正则查询处理算法,这些算法利用索引登记的汉字位置信息来筛选符合查询条件的记录.仿真实验证明,利用这种索引和算法,能够在中文密...     

自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化

为了提高数据库多连接查询的优化效率,针对粒子群算法存在的早熟、局部最优等缺陷,提出一种自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化方法.该算法首先将遗传算法的交叉机制引入粒子群算法中,以保持粒子群的多样性,避免早熟现象出现;然后,引入动量算法平滑粒子搜索轨迹,加快粒子群的收敛速度;最后,将该算法应用于数据库多连接查询优化求解,以获得最优的数据库多连接查询方案.仿真结果表明,该算法提高了数据库查询效率,缩短了查询响应时间.     

基于属性-值对的信息增益优化算法

偏向于取值较多的属性是ID3算法的一个缺陷,目前已提出的决策树的优化算法对ID3算法的改进,部分解决了该缺陷,但仅适用于两值属性的样例集,对于多值属性效果并不明显.针对该优化算法的不足,通过将属性和属性值对应成一个属性,提出了属性-值对的信息增益优化算法GBT.通过理论和实验分析,表明该算法不仅克服了ID3算法偏向于取值多属性的缺陷,同时解决了优化算法对多值属性效果不明显的不足.     

利用规则解决分布式信息系统中的不完备性

提出一种新策略 ,通过在局部站点上增加知识层 ,用已知属性值粗略表示不确定属性值的一套规则 ,将分布式信息系统转换为分布式知识系统 ,利用多个站点的信息协作解决查询异常问题 ;给出了规则的定义及一致的知识层的构造方法 .最后针对不完备的信息系统 ,给出一种协作的静态查询处理算法 .     

Web数据库近似查询结果自动排序方法

针对Web数据库近似查询产生的多查询结果问题,提出了一种近似查询结果自动排序方法,该方法利用KL距离(Kullback-Leibler distance),PIR(probabilistic information retrieval)模型和查询历史(query history)来构建元组排序打分函数;打分函数根据结果元组中被查询指定的属性值对初始查询的满足度和未被查询指定的属性值与用户偏好的相关度来评估元组的排序分值.实验证明,提出的排序方法能够较好地满足用户需求和偏好,并具有较高执行效率.     

中文密文数据库正则查询的研究与实现

为提高中文密文数据库查询的灵活性、便捷性、高效性,设计了一种新的密文索引结构。它通过登记汉字所在记录的记录标识以及汉字在属性值中的位置,来提供对中文正则查询的支持。在这种索引的基础上,提出了一系列正则查询处理算法,这些算法利用索引登记的汉字位置信息来筛选符合查询条件的记录。仿真实验证明,利用这种索引和算法,能够在中文密文数据库上实现正则查询,且算法的查询性能良好。     

基于模糊规则的随机缺失属性值数据分类算法

针对缺失属性值数据分类算法中模型分类精度和泛化能力低的问题, 提出一种基于模糊规则的缺失属性值数据分类算法, 即“循环 接收”模型. 该算法不需要对缺失属性值数据进行插补运算, 可直接对该数据集进行分类. 对UCI公开数据集进行模拟仿真实验, 实验结果表明, “循环 接收”模型与其他算法相比具有更高的分类精度和泛化能力.     

基于传输代价最小原则的分布式数据库查询优化

分布式查询算法的核心部分是全局查询优化算法,将查询请求合理地优化分解为子查询任务,并尽量使子查询任务并行执行。分布式查询的优化需要权衡网络流量、响应时间、服务器负载、算法复杂性等多种因素。本着减少节点之间的数据传输量的目的,本文提出一个复杂度和延迟时间之间进行衡量的全局优化算法。本文就连接查询和复合查询进行了详细的分析,最后提出了一种基于半连接的查询优化算法,并分析了该改进算法的优缺点。     

一种分布式数据库查询优化算法

在分析分布式数据库查询目标和策略的基础上,提出了一种新的查询优化算法：基于二级索引的查询算法。该算法利用全局和局部二级索引对查询语句进行分析,进而确定最优查询路径。该算法可以有效地减少分布式数据库系统查询过程对带宽的消耗。     

公交出行查询系统中出行路径选择模型的研究

在公交出行查询系统中,最关键的部分就是出行路径的选择问题。为了帮助利用公交的出行者方便地进行出行路径、换乘路线等选择,文章首先对公交乘客出行路径的选择因素进行了简要分析,然后分别讨论了换乘次数算法和最短路算法,最后基于组合优化的角度,在两者的基础上对它们进行了综合,针对大部分乘客的出行需求提出了公交乘客出行路径的选择模型。     

GAAA算法在数据库多连接查询优化中的研究应用

数据库优化中多连接技术是目前研究的热点问题,对于一个复杂的查询,寻找一个优化策略是数据库系统开发成功的关键所在。将GAAA算法应用于数据库的多连接优化中,并进行仿真试验。试验结果表明,用GAAA算法解决数据库多连接优化问题,克服了两种算法各自的缺陷,通过寻找较好的算法连接点,取得了比较满意的效果。     

基于多核环境的并行性双向枚举连接

基于多核处理器, 结合自底向上和自顶向下两种算法, 提出一种图遍历驱动的双向优化算法, 该算法充分利用两种遍历算法的优点, 并发挥多核环境的优势, 实现了最优查询计划的高性能并行构建, 解决了并行双向枚举连接问题. 实验结果表明, 该算法的性能优于已有算法, 可明显提高数据库查询速度.     

基于传输代价最小原则的分布式数据库查询优化

分布式查询算法的核心部分是全局查询优化算法，将查询请求合理地优化分解为子查询任务，并尽量使子查询任务并行执行。分布式查询的优化需要权衡网络流量、响应时间、服务器负载、算法复杂性等多种因素。本着减少节点之间的数据传输量的目的，本文提出一个复杂度和延迟时间之间进行衡量的全局优化算法。本文就连接查询和复合查询进行了详细的分析，最后提出了一种基于半连接的查询优化算法，并分析了该改进算法的优缺点。     

基于遗传算法的数据库多连接查询优化策略

结合多连接查询的特点,提出了一种基于遗传算法的查询优化策略.在查询左深树策略空间上构造了遗传算法的一个原型,设计出查询优化问题的染色体编码方法,并基于该编码方法给出了选择策略及交叉、变异算子.     

A graph-based sliding window multi-join over data stream

Join operation is a critical problem when dealing with sliding window over data streams. There have been many optimization strategies for sliding window join in the literature, but a simple heuristic is always used for selecting the join sequence of many sliding windows, which is ineffectively. The graph-based approach is proposed to process the problem. The sliding window join model is introduced primarily. In this model vertex represent join operator and edge indicated the join relationship among sliding windows. Vertex weight and edge weight represent the cost of join and the reciprocity of join operators respectively. Then good query plan with minimal cost can be found in the model. Thus a complete join algorithm combining setting up model, finding optimal query plan and executing query plan is shown. Experiments show that the graph-based approach is feasible and can work better in above environment.     

面向探索式搜索过程的查询推荐

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要工具,但是传统的推荐方法对于探索式搜索的推荐效果不好.针对此问题提出了一种新的面向探索式搜索过程的查询推荐方法,即根据用户搜索的行为模式,通过试探性查询重构和确认性查询重构两个过程,对探索式搜索过程进行建模,并根据影响探索式搜索过程的三种因素提出了一种排序算法,将确认性子查询中的查询推荐给用户.通过与传统推荐方法的对比实验验证了本模型及其推荐方法的有效性.     

A graph based sliding window multi join over data stream

Join operation is a critical problem when dealing with sliding window over data streams. There have been many optimization strategies for sliding window join in the literature, but a simple heuristic is always used for selecting the join sequence of many sliding windows, which is ineffectively. The graphbased approach is proposed to process the problem. The sliding window join model is introduced primarily. In this model vertex represent join operator and edge indicated the join relationship among sliding windows. Vertex weight and edge weight represent the cost of join and the reciprocity of join operators respectively. Then good query plan with minimal cost can be found in the model. Thus a complete join algorithm combining setting up model, finding optimal query plan and executing query plan is shown. Experiments show that the graphbased approach is feasible and can work better in above environment     

中间件异构数据库集成中基于半连接的查询优化算法

全局查询效率一直是中间件异构数据库集成中的热点和难点问题,由于目前异构数据库绝大多数是关系型数据库,所以采用半连接方法优化连接操作,并在半连接图的基础上提出了多个站点的半连接执行方案优化算法,该算法根据半连接图生成有向无序树,使多个半连接操作能够并行执行,经分析能有效地提高全局查询效率.