多维层次聚集cube的可扩展存储结构

采用多维层次式B ＋树作为多维数据集的索引结构,并在此基础上创建了一种可扩展的存储结构——多维层次聚集cube(MH-cube).基于MH-cube的层次特性,可以高效地对多维数据集进行快速查询、数据更新与模式更新,分析表明MH-cube在性能上优越于其他cube.     

多维数据集的一种高效层次聚集存储结构

根据多维数据集模式中维的层次性提出了层次式B^*树(hierarchical B^* tree，HB^* tree)与层次聚集CUBE(hierarchicalclusterCUBE，HCDC)的概念，并应用于多维数据集数据的保存与查询中．利用保存的层次信息，对多维数据集查询与更新效率进行了优化，且支持多维数据上的上钻、下钻、旋转操作，且层次存储结构也使得多维数据集模式更新操作成为可能，从而更好地满足实际应用．     

多维数据集的一种高效层次聚集存储结构

根据多维数据集模式中维的层次性提出了层次式B⁺树(hierarchical B⁺ tree,HB⁺ tree)与层次聚集CUBE (hierarchical cluster CUBE,HCDC)的概念,并应用于多维数据集数据的保存与查询中.利用保存的层次信息,对多维数据集查询与更新效率进行了优化,且支持多维数据上的上钻、下钻、旋转操作,且层次存储结构也使得多维数据集模式更新操作成为可能,从而更好地满足实际应用.     

基于支持矩阵的频繁集增量更新算法改进研究

针对FUP算法在频繁集增量更新时,剪枝效率低下以及候选集验证速度慢的缺陷,提出了基于支持矩阵的频繁集增量更新的高效挖掘算法—SMFUP算法.该算法不仅采用支持矩阵进行整体剪枝来提高剪枝效率,而且进一步结合频繁2项集矩阵加快候选频繁集的验证速度,从而使算法的增量更新效率大大提高.最后通过实验证明了算法改进的有效性.     

一种高效的关联规则连续增量更新改进算法

针对FP-growth算法存在的不能进行增量更新,以及已有基于FP-growth的增量更新算法效率不高、不支持连续更新等问题,在FP-tree基础上,提出了增量更新改进算法FPIUA2,其适用于数据集连续增加的情形,适用于稀疏型数据集和稠密型数据集、支持连续执行.实验表明:该算法的效率远高于FPgrowth和已有的增量更新算法,其执行效率较FP-Growth、FPUA和FIUA2算法提高了1个数量级,并且具有很好的可扩展性.     

基于增量复制的Apache日志管理分析系统设计与实现

本文在分析Apache日志文件结构基础上，设计了基于增量复制技术的日志更新算法，解决了在不影响Apache正常运行前提下目志实时更新问题．实验表明，所实现的系统不但解决了Apache日志管理的界面化问题，而且具备良好的实时更新性能，操作简便，具有较高的应用价值．     

一种有效支持并行数据仓库区域查询的方法

如何更有效地组织和存储Cube数据,是数据仓库中一个十分重要的研究问题。应用并行计算技术,提出了一种基于计算机机群并行计算环境的并行Cube存储结构CMD-Forest。它不但可以有效地支持数据仓库上的大数据量批量追加更新,而且具有很高的区域查询性能。尤其在批量追加方面,与已有的存储组织相对比具有明显的优势。     

基于时间区间查询的物化视图选择策略

物化视图选择策略是数据仓库中有效降低查询响应时间的方法,现有的策略主要集中在物化视图的动态更新方法和其初始选取策略.针对某时间段内查询进行物化视图更新的情况考虑不足.在贪心算法以及动态更新算法的基础上,提出了基于时间段内查询的物化视图更新策略.     

并行数据库负载平衡策略研究

在并行数据库系统中,负载平衡一直是影响查询处理性能的重要因素.在系统运行过程中由于不断的数据访问和更新等各种因素导致查询选择性倾斜和数据分布倾斜,本文提出一种负载平衡策略,能够同时解决这两种负载倾斜.     

在线更新物化Web视图

提出一种基于异步更新和延迟更新相结合的算法ADUA,其中异步更新机制充分利用系统的空闲时间对尽可能多的失效视图进行刷新,对那些没有得到及时更新而被查询的物化视图,则利用延迟更新进行处理而确保查询的时新性.ADUA算法不但可保证数据的时新性,而且通过对系统资源合理的调度,可提高算法在不同负荷条件下的适应能力,进一步降低更新开销对查询响应速度的影响,使Web视图的物化效益得以充分发挥.     

基于数据立方体维层次的OLAP安全性策略

在分析数据立方体中信息维层次结构的基础上,提出一种基于数据立方体维层次的OLAP安全性策略。结合维层次信息设计安全访问规则,不仅使得安全策略易于实现,而且能更有效的支持各种OLAP操作。理论分析与实验证明,这种安全性策略具有描述能力强,管理简单,执行效率高等特点。     

基于OLAP查询的数据仓库视图的水平分割

选择数据仓库视图进行有效的水平分割,使OLAP查询通过访问较少的分割裂片以及较少的元组就可以完成,从而加快查询响应时间,削减维护费用.提出根据OLAP查询中的选择谓词构造其最小项谓词,选择数据仓库立方体视图,进行水平分割和实体化,来提高OLAP查询效率.     

基于区块链的精准扶贫数据保护方案

针对目前数据管理中普遍存在的中心化存储、防篡改性弱、可追溯性差、缺乏安全有效的共享渠道等问题,借助区块链技术的去中心化、不可篡改等特性研究了一种基于区块链的精准扶贫数据保护方案.以个人档案的形式记录扶贫数据,依托智能合约和星际文件系统等技术使数据以数字档案形式进行新增、更新、验证、共享.将公有链和联盟链结合,以锚定数据...     

异质双9轴MEMS惯性传感器数据互补-加权迭代融合算法

在MEMS惯性传感器导航研究中,传统的MEMS捷联式惯性导航系统仅利用单多轴MEMS惯性传感器对移动目标进行导航定位,其测量值和噪声特性易受环境影响,此外加速度误差、陀螺仪漂移、平台框架角误差、平台安装误差等因素也严重影响传感器性能. 为此,从异质非单多轴MEMS惯性传感器互补融合角度出发,用异质双9轴MEMS惯性传感器采集移动目标原始信息,并提出互补-加权迭代融合算法. 首先对异质双9轴MEMS惯性传感器测得的原始数据进行预处理,基于卡尔曼滤波用最小方差估计法求解观测值. 通过估值方差和革新方程形成权值更新模型,实现异质双9轴MEMS惯性传感器数据的互补融合. 实验表明,相较传统单9轴MEMS惯性传感器导航,该算法可提高导航精度50%以上.     

非同步CDMA系统的低复杂度迭代多用户检测算法

研究了基于非同步CDMA系统的低复杂度迭代多用户检测算法,给出了并行‘软’干扰消除随机数据联合(P-SC-PDA)和串行‘软’干扰消除随机数据联合(S-SC-PDA)两种算法,它们的计算复杂度均为o(K³)(K表示用户数).计算机仿真结果显示S-SC-PDA算法的性能明显优于P-SC-PDA算法.如果利用S-SC-PDA算法对被检测用户进行排序检测(根据译码器提供的信息先检测具有较高检测可靠度的用户,然后检测具有较低检测可靠度的用户),则系统的性能能进一步提高.     

同胚于Hilbert方体的一类连续函数空间

基于无穷局部连通的紧致度量空间X到Hilbert方体Q=[0,1]^ω的连续函数族C（X,Q）作为乘积空间X×Q的闭子集组成的超空间Cld（X×Q）的子空间,讨论连续函数超空间C（X,Q）及其在Cld（X×Q）中的闭包C（X,Q）的拓扑结构,得到（C（X,Q）,C（X,Q））对同胚于（Q,s）．     

频繁项目集的快速增量式更新算法

提出了频繁项目集的快速增量式更新算法(FIUA),主要考虑最小支持度发生变化时频繁项目集的更新情况.FIUA在最坏的情况下仅需扫描数据库一遍,且无需生成候选项目集,有效地节约了存储空间,提高了频繁项目集的更新效率.