福建省生态环境综合信息图谱类型的分类系统研究

生态环境综合信息图谱类型的划分是自然资源合理利用及地学信息图谱研究的基础,它可为生态环境建设和环境管理政策的制定提供科学依据．在分析福建省生态环境特点的基础上,探讨了生态环境类型划分的原则和指标选取的依据,建立了福建省生态环境综合信息图谱类型的分类系统．     

福建省生态环境综合信息图谱的可视化系统开发

基于GIS软件系统,探讨开发福建省生态环境综合信息图谱的可视化系统。该系统面向用户,以Maplnfo软件及MapX4．5作为后台支持,并且利用VB6．0作为系统程序开发语言,具有信息采集、信息检索与查询、视图缩放、信息可视等功能,初步达到了增强福建省生态环境信息可视化的目标。     

福建省脆弱生态环境信息图谱的结构类型研究

以地学信息图谱理论为指导,结合福建省脆弱生态环境的现状和存在的问题,建立脆弱生态环境综合信息图谱谱系的指标体系,对福建省各县市的生态环境脆弱性进行评价,在全省各县市脆弱等级划分的基础上,通过聚类分析法,划分福建省脆弱生态环境的结构类型并进行规律和模式的挖掘.研究结果表明:(1)运用聚类分析对福建省脆弱生态环境结构类型进行划分是可行的;(2)福建省生态环境脆弱性较低,生态环境较优越;(3)采用图谱分析的方法能直观有效地把握脆弱生态环境的时空规律.     

基于知识图谱的查询语句重写机制及方法

随着语义Web技术和知识图谱的出现,目前查询模式大多要求查询结果与用户查询进行语义级匹配,简单的查询处理过程已经不能满足用户的查询需求.为此,对知识图谱查询涉及的重写技术和实现方法进行了研究,在定义SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)查询模式的重写规则集合基础上,利用Prolog逻辑程序对SPARQL查询语句进行了重写实现.在分布式数据存储环境下,通过对LUBM(Lehigh University Benchmark)实验数据的测试分析证实,相比原查询语句,重写后的查询语句能挖掘出知识图谱中更多的语义信息.     

基于Intranet的企业综合信息查询系统

本文阐述基于Intranet的企业综合信息查询系统的设计和开发,对系统的功能及特点、总体结构和开发技术作了描述     

基于知识图谱的文本观点检索方法

文本观点检索旨在检索出与查询主题相关并且表达用户对主题观点的文档。由于用户查询时输入通常很短,难以准确表示查询的信息需求。知识图谱是结构化的语义知识库,通过知识图谱中的知识有助于理解用户的信息需求。因此,提出了一种基于知识图谱的文本观点检索方法。首先由知识图谱获取候选查询扩展词,并计算每个候选词扩展词分布、共现频率、邻近关系、文档集频率,然后利用4类特征通过SVM分类得到扩展词,最后利用扩展词对产生式观点检索模型进行扩展,实现对查询的观点检索。实验表明,在微博和推特两个数据集上,与基准工作对比,所提出的方法在MAP、NDCG等评价指标上均有显著的提升。     

基于ComGIS的考场综合信息管理系统——考场可视化查询

本文将考场综合信息管理与地理信息系统技术相结合,对我校考场安排中涉及到考场空间信息的考场可视化查询进行系统分析,然后基于组件式地理信息系统技术开发出专门针对考场综合信息管理的信息系统.通过本文所作的初步研究和探讨,可以为今后我校考场综合信息的查询及发布开拓出一条崭新的道路.     

民族地区综合信息查询系统的实现

民族地区综合信息查询系统的研发，有利于少数民族地区信息的交流，促进少数民族地区自然资源的合理开发和利用。就该系统的设计作了较为系统的讨论，并对其中的关键技术及实现进行了详细阐述。     

基于知识图谱嵌入的多跳中文知识问答方法

基于知识图谱嵌入模型, 提出一种知识图谱嵌入评分与链路评分相结合的评分方法, 以解决中文领域的多跳知识图谱问答任务, 与传统的单跳知识问答方法相比适用性更广. 该方法在搜索最优答案的同时构建一个查询链路, 通过查询给出答案集合, 从而有效缓解了现有方法中遗漏答案的情况. 在NLPCC-MH数据集上的实验结果表明, 该方法在多跳问题上的平均F₁值为0.653, 显著优于对比方法. 真实知识图谱通常存在链路缺失的情况, 实验以随机丢弃25%三元组的方式模拟了知识图谱的稀疏性, 结果表明该方法在这种情况下仍然有效.     

基于企业知识图谱构建的可视化研究

为了能够更快速、准确、智能地获取企业信息,需建立更智能的数据组织方式。通过构建企业领域本体,利用Karma建模实现多源异构数据的快速集成并发布成统一的RDF数据,并应用知识推理技术发现约20%的新知识,更新扩充RDF数据并存入Neo4j图数据库建立知识图谱。使用可视化技术设计实现企业知识图谱查询系统,用图形方法将知识图谱信息直观展现,以Web服务的方式提供企业信息检索服务,实现了对企业、法人及其相互关系的查询功能。实验结果表明,企业知识图谱明显提高了数据获取效率,增强了数据的可用性、可理解性与可见性。     

不同维数下空间对象的反最近邻查询

反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境下基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdnn-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率.     

KNN查询处理算法性能研究

KNN查询是多媒体数据库管理系统中最具代表性的查询方式之一,它将k个与查询点最接近的对象作为查询结果返回。对于树型多维索引结构,KNN查询处理算法主要有RKV算法和HS算法。本文针对这两种不同处理算法进行了性能研究,通过试验确定了算法的不同适用场景,最后就应用中的KNN查询实现给出了相应的建议。     

智能空间位置感知的伺候式服务模型

智能空间中,位置感知应用不仅需要位置相关的快速查询服务,而且需要伺候式的空间事件服务。然而传统的空间数据库系统难以有效地满足以上两种需要。为此提出了一种轻量级的伺候式空间服务模型P roSerM od i。该模型采用了在复合空间索引基础上的双服务处理机制技术,不仅使空间事件服务的通知质量从传统模型的I/2降低到零延时,而且使与位置相关的查询处理的复杂度从传统模型的O(n)降低到O(logkn)。综合性能分析表明该模型在提供位置感知服务上比传统模型更有效。     

A solution of spatial query processing and query optimization for spatial databases

Recently, attention has been focused on spatial query language which is used to query spatial databases. A design of spatial query language has been presented in this paper by extending the standard relational database query language SQL. It recognizes the significantly different requirements of spatial data handling and overcomes the inherent problems of the application of conventional database query languages. This design is based on an extended spatial data model, including the spatial data types and the spatial operators on them. The processing and optimization of spatial queries have also been discussed in this design. In the end, an implementation of this design is given in a spatial query subsystem.     

A solution of spatial query processing and query optimization for spatial databases

Recently, attention has been focused on spatial query language which is used to query spatial databases. A design of spatial query language has been presented in this paper by extending the standard relational database query language SQL. It recognizes the significantly different requirements of spatial data handling and overcomes the inherent problems of the application of conventional database query languages. This design is based on an extended spatial data model, including the spatial data types and the spatial operators on them. The processing and optimization of spatial queries have also been discussed in this design. In the end, an implementation of this design is given in a spatial query subsystem.     

一种新的空间索引结构

根据空间数据库的查询要求，本文构建了一种新的空间索引结构（MC树），并给出了MC树的性质和相关更新算法。     

基于HBase的分布式空间数据库技术

针对在大型地理信息系统(GIS)中, 需要对海量矢量据和栅格数据进行存储并对高并发的用户查询请求提供高效响应, 传统的设计方案难以满足需求的问题, 提出一种使用基于内存存储的分布式数据库HBase存储空间数据, 并设计基于GeoHash的分布式空间索引, 实现了矢量空间数据与栅格空间数据的分布式存储与快速查询. 实验表明, 该方法提升了海量空间数据的查询速度.     

一种基于遗传算法的优化查询方法

查询效率是数据库系统的重要指标,查询优化是该系统研究的难点和热点.提出了一种基于遗传算法的优化查询方法,该法利用关键字预处理模块,将用户输入的关键字转化为内部关键字,以提高查询准确性;为加快查询响应时间,设置用户搜索统计记录索引表,避免遇到重复搜索时的全库扫描;针对全库扫描时采用遗传算法进行最优求解,提出了相关度的计算方法,根据相关度的大小进行排序,方便用户查询.     

An efficient selectivity estimation method for spatial query optimization with topological relationships

Many commercial database systems maintain histograms to summarize the contents of relations and permit the efficient estimation of query result sizes and the access plan cost. In spatial database systems, most spatial query predicates are consisted of topological relationships between spatial objects, and it is very important to estimate the selectivity of those predicates for spatial query optimizer. In this paper, we propose a selectivity estimation scheme for spatial topological predicates based on the multidimensional histogram and the transformation scheme. Proposed scheme applies two-partition strategy on transformed object space to generate spatial histogram and estimates the selectivity of topological predicates based on the topological characteristics of the transformed space. Proposed scheme provides a way for estimating the selectivity without too much memory space usage and additional I/Os in most spatial query optimizers.     

An efficient selectivity estimation method for spatial query optimization with topological relationships

Many commercial database systems maintain histograms to summarize the contents of relations and permit the efficient estimation of query result sizes and the access plan cost. In spatial database systems, most spatial query predicates are consisted of topological relationships between spatial objects, and it is very important to estimate the selectivity of those predicates for spatial query optimizer. In this paper, we propose a selectivity estimation scheme for spatial topological predicates based on the multidimensional histogram and the transformation scheme. Proposed scheme applies twopartition strategy on transformed object space to generate spatial histogram and estimates the selectivity of topological predicates based on the topological characteristics of the transformed space. Proposed scheme provides a way for estimating the selectivity without too much memory space usage and additional I/Os in most spatial query optimizers.