基于混合索引树的空间文本匹配算法

针对空间文本对象流和订阅流的匹配,采用一种混合索引树来组织数据对象,包括多叉树空间索引、谓词索引和倒排文件三个部分,其中多叉树空间索引用于空间区域管理,谓词索引和倒排文件用于订阅谓词管理.在此基础上,提出了谓词索引建立算法、空间文本对象与倒排项匹配算法和混合索引树检索算法.与基于空间网格加倒排文件的检索方法进行了对比实验,结果表明:所提出的算法提高了用户的检索效率,并验证了其有效性.     

基于K-Means聚类的R-树空间索引方法研究与分析

 空间聚类和空间索引的结合是当前空间数据库中提高数据检索效率的技术之一。本文从空间聚类和空间索引的存储原理入手,阐述了K-Means聚类算法及其改进算法的技术思路,研究了K-Means算法在空间数据库中与空间索引方法结合的技术问题;分析了当前基于K-Means算法的R-树系列空间索引技术的研究成果,阐述了它们提高空间检索效率的技术路线及实验结果,研究显示这些技术都能在一定程度上提高数据检索的效率。最后给出了聚类与空间索引结合技术未来的研究方向。     

适合于配电网GIS系统的空间索引研究

探讨了一种空间数据的组织方式,以及在这种方式下为了加快检索速度而建立的空间索引的方法.针对配电网络的实际应用情况,分析对比了BSP树、KDB树、R 树、网格划分等方法针对二维空间数据索引的效率,及其优缺点.详细讨论了适合于配电网络的网格索引机制的建立方法.     

一种面向域的高效倒排索引结构及实时更新

倒排索引是搜索引擎的核心组成部分,对搜索的效率与质量有着较大的影响.在一些主题搜索引擎中,关键词被划分为多个域以提高检索质量,针对这种特点,本文提出了一种新的面向域的高效倒排索引结构,以及实时更新倒排索引的算法.实验结果表明,在每个域内索引词项个数接近词典大小的情况下,本文提出的倒排索引结构可以有效地提高搜索引擎的检索效率.     

基于DCT域特征和Bayes语义分类的教学图像资源库检索技术

提出了一种根据DCT域特征提取和Bayes语义分类结合的图像检索技术。针对图像库数据结构的语义需求,采用朴素Bayes算法对图像库进行分类;其中视觉特征提取部分,采用改进的DCT域的边缘空间分布概率特征提取方法,获取目标对象边缘信息,建立20个特征值;通过Bayes分类器的分类,获取每类的索引特征向量,用于初次语义类别过滤,提高了检索效率。通过实验,建立教学需要的图像资源库,与其它检索算法进行查准率对比试验,证明了本算法的优越性。     

基于快速聚类索引的图像检索系统

为了提高基于内容的图像检索系统的检索速度,提出了一个基于快速聚类索引的图像检索算法,并将其应用于视频新闻检索系统中.该算法采用Fastmap算法实现图像高维特征向量降维,并用改进后的模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行聚类,生成图像索引.该算法用于图像检索,检索时间不会随着图像数据库中图像数量、特征向量维数的增加而增加,极大地提高了系统的检索效率,有效地解决了聚类中心初试值的选取问题.同时利用该算法构成的系统还具有动态删除、分裂、合并、插入等功能.实验结果表明,与顺序扫描算法相比,该系统不仅大大提高了检索速度,而且在图像数目和特征向量空间维数增大的条件下,仍能够获得良好的检索性能.     

颗粒离散元的HACell检索算法用于SCC模拟

颗粒单元间的接触检索是提高颗粒离散元方法计算效率的关键。该文提出一种基于空间网格划分的单元间接触区域搜索的离散元接触检索算法HACell。该方法根据单元位置及大小,将其分配于空间网格中,记录单元在空间中的分布状况,并通过接触区域的搜索对位于同一网格中的邻居单元进行接触判定。通过自密实混凝土(self-compac-ting concrete,SCC)的三维离散元模拟,说明HACell算法的网格划分不受单元粒径的限制,且计算复杂度仅为O(N)。HACell算法的单元接触判定实现离散单元间的高效接触检索,计算耗时约为CGrid算法的30%左右。     

DAS模型下基于查询概率的密文索引技术

数据库服务(Database-as-a-Service,DAS)模型是一种新的数据管理模型,它把用户的数据存放在第三方并通过网络提供数据库管理系统.DAS模型下,如何提高密文数据库的查询效率是当前面临的一个主要问题,而密文索引技术是提高数据库中密文查询效率的手段之一.针对现有的密文索引方法查询命中率低的问题,本文根据查询概率的实际分布情况,提出了一种适用于非等概率查询的桶划分策略,该策略以降低错检率为目的生成密文索引,提高了查询效率.最后给出了相应的算法,并通过实验对算法进行了分析和验证.     

LBS大数据中基于固定网格划分四叉树索引的查询验证

基于位置的服务(LBS)进行数据发布时,数据拥有者委派第三方服务商来发布数据,服务提供商代表数据拥有者向用户提供服务。但是LBS中的服务提供商可能是不可信的,这样会在LBS大数据的查询中形成由于商业目的而篡改的不准确的结果。LBS大数据中移动对象的位置随时间而变化,因此数据的动态性导致了索引结构大量的更新操作。该文提出了一种基于固定网格划分四叉树索引机制的空间范围查询验证技术,该技术采用网格划分的方法对空间数据进行划分,并采用四叉树对划分后的网格进行索引。该空间索引结构更新代价低,方便了数据的管理,缩短了检索的时间,四叉树索引对于范围查询具有较高的查询验证效率。该方法确保了用户查询结果的真实性、完整性和正确性。通过实验验证了该方法是有效的。     

基于单元网格近邻势的聚类方法

为解决有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构数据集的聚类分析难题,在近邻思想、网格化空间划分及万有引力叠加原理的启发下,提出了一种基于单元网格近邻势的聚类方法。该方法是基于近邻势的聚类方法在单元网格层次上的一种可以提高聚类速度的扩展。为有效实现并在时空效率上对这种聚类方法进行尽可能的改进,使用了单元网格、网格密度、多维网格划分法、多维索引树等一些比较重要的概念和方法。仿真实验中, 先使用多个不同类型的人工数据集将提出的算法与几个经典聚类算法在聚类精度、聚类速度等方面进行适当的比 较,采用两副图片在RGB(red, green,blue)色彩空间的像素点集来验证该算法的聚类压缩效果。仿真实验说明了这种方法比一些经典的聚类算法在聚类建设、聚类质量方面具有一定的有效性和优越性