基于一阶逻辑的非一致性关系数据管理

对于给定的约束,数据库可能是非一致的.为了获得一致性结果,基于一阶逻辑,提出非一致性关系数据管理框架,研究多种合取查询类型对应的连接图及其连接的充分性,分析一致性查询应答的计算复杂度.在查询连接类型是键-键、非键-键或不充分的键-键,且查询对应的连接图是非环的情况下,一致性查询应答的计算在多项式时间内是可解的.针对大量实际的易处理合取查询,给出查询重写算法获得可重写的查询.算法首先判断初始查询是否为可重写,再基于连接图进行递归计算构造一致性识别语句,然后,与初始查询合取产生一个新的一阶重写查询,用于计算一致性结果.对于非环的自连接查询,由于递归重写算法不能剔除非一致性元组,因此,采用初始查询获取了用于剔除违反键约束的非一致性元组的语句.     

分布式非一致性数据的聚集查询

结合原有的概率数据库技术,提出了一种新的基于聚类的非一致性数据的概率方法,给出了非一致性数据的元组概率计算方法和基本的查询重写技术,对于有聚集的查询考虑了合适的元组概率、区间值和期望值.考虑了从非一致性数据的粒度的角度去理解方法的适应性,方法不要求程序的预处理,重写能被商业数据库系统有效地优化和执行.使用TPC-H决策支持基准的数据和查询比较系统的重写策略,实验表明方法是有效的.     

面向推荐系统的多目标决策优化算法

针对推荐系统利用多目标决策技术进行位置信息的查询与推荐时,由于查询者位置的移动和空间障碍物的位置变化导致传统多目标决策技术的查询效率较低的问题,提出了一种基于范围的障碍空间连续Skyline查询算法。首先,根据静态Skyline点的特征对由空间数据对象信息组成的初始数据集进行约减;然后,根据障碍空间中查询者的位置移动的特点构建距离相交模型,利用距离相交模型和数据对象的属性提出了剪枝策略,再根据剪枝策略过滤掉当查询者的位置移动时对查询结果无影响的数据对象,从而精减了冗余数据,得到过滤后的候选数据集;最后,根据数据对象的非空间属性和相互间的支配关系特征得出影响候选数据集的事件,利用影响候选数据集的事件再对候选数据集进行精炼计算,从而减少了冗余计算,查询出当前时刻的结果集。理论研究与实验结果表明：所提算法在查询者位置移动和空间障碍物位置变化时,能提升多目标决策技术的查询效率;相对传统对比算法,在数据集规模、障碍物数量、查询范围增大时,所提查询算法的平均效率提升约13%;针对多维度数据信息的查询,所提查询算法的平均效率提高了约11%。     

P2P数据交换系统的非一致性数据管理

给出了P2P数据交换系统的形式模型,描述了对等体的本地数据一致性约束、对等体间的信任关系以及对等体间的数据交换约束。并在此基础上提出了基于"查询候选数据集"的全局一致性查询处理策略。一个对等体的"查询候选数据集"是满足其本地数据一致性约束和对等体间所有数据交换约束的全局数据库虚拟子视图。提交到一个对等体的查询操作通过在其查询候选集上进行便可以得到全局一致的查询结果。给出了"查询候选数据集"的构造算法。     

两种新的非确定数据库上的Top-k查询

由于当前已有的在非确定数据库上的Tbp-k查询普遍基于元组层面,使得应用受限.为了让查询结果更符合直觉,提出了两种新的非确定数据库上的基于x-元组层面的Top-k查询及其执行算法.这两种新的查询综合x-元组中各元组的评分和置信度,获得在返回结果中最具实际意义的位置.查询的执行算法经过优化,执行效率明显改善.     

CNGM:一种新颖的候选网生成算法

提出一种新颖的候选网络生成算法,并提出完全元组集图的概念,该算法通过预处理完全元组集图,建立候选网络索引;利用关键词的非自由元组集名字来查找候选网络索引得到候选网络.本算法使得候选网络的生成利用索引来完成,理论分析和实验结果表明:该算法大大减少了候选网络的生成时间,提高了关键词搜索的效率.     

基于字符型属性的数据库水印安全性研究

对数据库水印安全问题进行了研究.提出了基于字符型属性的数据库数字水印方法.将水印信息表示为不可见的水印信号,并根据元组哈希值和字符属性值长度随机确定水印信号的嵌入位置,使水印安全性得到保障.重点分析了在元组添加、元组删除和属性值修改三种典型攻击中水印提取失败情况,以及由此引起的对水印匹配率的影响.最后在对实验数据分析讨论的基础上提出了数据库水印方案设计的原则.     

一种面向无向加权图的子图查询方法

随着图结构的大规模应用,图数据库上的查询已经成为图挖掘的研究热点。针对无向加权图,本文提出一种基于最短权值路径和拉普拉斯图谱的子图查询方法PSQuery。首先,PSQuery方法选取可表示数据图的高效特征属性;接着,对提取的特征属性按照哈希映射进行编码,将特征编码组合生成节点编码和图编码,并且基于图编码构建索引树;最后,通过实现过滤-验证框架得到结果集:按照提取特征的嵌套性质进行过滤生成候选集,再根据VF2算法进行验证得到最终的超图集合。实验结果表明,提出的方法加速了无向加权图数据库上的子图查询过程,提高了查询效率。     

基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法

传统的基于关键词匹配的查询方法因查询词短少,微博博文短小,容易引起歧义性,对查询效率有较大影响.提出一种基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法,首先结合安全领域文档构建安全领域本体知识库,然后利用本体提供的语义知识对初始查询词进行扩展,再结合局部查询反馈对候选扩展词集进行筛选,最后通过二次查询和迭代操作得到最终查询结果.实验结果表明,基于本体和局部查询反馈的微博查询扩展算法比基于关键词的查询扩展算法、基于本体的查询扩展算法和基于"伪相关反馈"的查询扩展算法有更好的查全率和查准率.     

一种高效的不确定数据流Top-K 查询算法

在传感器网络、RFID等各种应用中会产生大量不确定性数据,有效的Top-K查询处理是不确定性数据管理中一项重要技术。针对已有的Top-K查询没有很好地结合元组的分值和不确定性,在分析不确定性数据模型和可能世界模型的基础上,定义了不确定数据流元组的查询语义。设计并实现了一种有效的Top-K查询算法。该算法按照元组的得分值进行降序排列,概率值最高的前K个元组集合就是Top-K的查询结果,实验结果表明,与CSQ和SCSQ算法相比,更具高效性和实用性。