混合型频繁无序树挖掘算法

吸收深度优先和广度优先算法的优点,充分利用Apriori原则,提出了一种连接-扩展混合型的频繁无序树挖掘算法.首先在兄弟模式子树间进行连接,然后只在模式子树的最右叶顶点上进行扩展.分别用人工数据集和现实数据集进行测试,结果表明,本文算法比uFreqt算法性能提高0.5～1.0倍,比HybridTreeMiner算法性能提高5～10倍.     

基于MPEG-7的通用多媒体数据库模型G3M

在MPEG-7的基础上提出了一个通用多媒体数据库模型G3M,给出了模型的形式化描述.与通常的用XML数据库方案来存储和检索MPEG-7媒体描述信息不同,G3M充分利用了MPEG-7的多媒体描述模式(MDS),将多媒体数据中包含的复杂语义信息提取出来,并根据用户的兴趣在对象-关系数据库上进行建模.强大的多媒体表达能力,使得G3M能引入领域知识,为语义推理和智能化检索奠定了基础.     

基于本体的G3M语义增强策略

针对G3M是1个基于多媒体内容描述接口MPEG-7的通用多媒体数据库模型,能充分利用多媒体内容描述接口(MPEG-7)在多媒体元数据描述上的长处,对多媒体数据进行有效的组织管理,但MPEG-7缺乏规范描述基础,导致描述结构含义不明确、描述内容中存在大量隐含语义信息等问题,引入知识本体的方法来增强G3M的多媒体语义表达和检索能力。研究结果表明:将本体与MPEG-7元数据及多媒体实例无缝关联在关系数据库中,能为G3M多媒体描述结构连接正确的语义,增强其高级语义提取、表达和检索能力;将基于本体的查询建立在经典的关系查询引擎上,能有效地提供基于语义的查询重写和查询推理。