存储特定流数据的通用框架

通过仔细研究存储流数据的各种应用的共同特征,提出了一种数据流存储模型.在数据流存储模型基础上,采用先进的基于组件的开发方法,实现了一个存储流数据的通用框架,通用框架采用本体技术来解决语义互操作性.测试结果表明,通用框架可以调用一组用户提供的过滤算法,筛选出指定数据流中符合条件的信息,将它们成批存储到数据库中.用户可以通过定制和配置参数的方法,在各种不同的应用环境中重用该通用框架.     

XML数据在关系数据库中存储和检索的研究和实现

论述了关系型数据和XML数据之间的相互转换 ,给出了将XML数据存储在关系数据库和将存储在关系数据库的XML数据恢复为XML形式的算法 .由于实际数据类型的复杂性 ,使用Schema来定义XML文档类型 .试验结果表明算法具有较好的性能 .讨论了将XMLQL查询语句转换为SQL查询语句的设计 ,根据文中XML数据存储在关系型数据库中的算法 ,可以对XMLQL查询语句的语法、语义进行分析以转换为相应形式的SQL语句来在关系数据库中查询被存储的XML数据 ,并返回相应的结果集     

XML数据在关系数据库中存储和检索和研究和实现

论述了关系型数据库和XML数据之间的相互转换，给出了将XML数据存储在关系数据库和将存储在关系数据库的XML数据恢复的XML形式的算法，由于实际数据类型的复杂性，使用Schema来定义XML文档类型，试验结果表明算法具有较好的性能，讨论了将XML＿QL查询语句转换为SQL查询语句的设计，根据文中XML数据存储在关系型数据库中的算法，可以对XML＿QL查询语句的语法，语义进行分析以转换为相应形式的SQL语句来关系数据库中查询被存储的XML数据，并返回相应的结果集。     

基于地质技术方法非结构化数据的文档检索研究

文章论述了地质调查技术方法非结构化数据在关系型数据库存储的基础上,进行文档检索技术与方案实现的研究,设计了一个针对多种格式文档进行处理的可扩展的应用服务框架,并在框架中实现对文档的全文和元数据的存储、索引和检索等服务。并对关系型数据库存储和检索非结构化数据的不足进行了分析,提出了以NoSQL数据库支撑地质调查技术方法非结构化数据存储检索的改进方向。     

基于VBA和COM组件进行数据转换在文廷式数据库信息采集中的研究与应用

关系型数据库支持从外部数据文件批量导入数据到内部数据表,但数据文件须满足关系型数据库的格式化要求,以.DOC或者.DOCX存储的数据无法直接导入到关系型数据库。本文以萍乡学院文廷式数据库信息采集为例,通过VBA和COM组件技术,实现将DOC类格式的文本数据和图像转换为纯文本形式存储表格数据的.CSV文件,使得包括MSSQL Server在内的关系型数据库能够快速准确地获取大批量外部数据,为字处理数据格式转换为格式化数据提供了一种新的解决方法。     

采用多叉树模型数据迁移算法的设计与实现

针对目前传统关系型数据库中的历史数据向非关系型数据库迁移的低效率问题,提出利用多叉树模型对历史数据存储模式进行重构.基于4种模式迁移规则对各表节点之间的关联关系进行分析,推导算法完成传统关系型数据库中存储模式和历史数据的自动化迁移.该算法不受源数据库存储模式的限制,具有一定的通用性.数据迁移实验表明:在查询性能上,基于多叉树的迁移算法比官方迁移工具Sqoop有较大的提高.     

Oracle9i在GIS中的应用

在比较目前主要GIS存储方式的基础上,认为基于对象关系型数据库存储GIS数据是一种良好的选择.本文主要讨论了大型关系型数据库ORACLE的特点及其适合用于存储GIS数据的一些优异特性,主要包括ORAC比的空间数据库在传统的数据库的基础上进行了面向对象的扩展,即增加了存储几何实体的数据类型.ORACIE的空间数据库的应用示例表明以面向对象的形式表示空间数据比关系数据库中存放大量没有意义的坐标有很大的优势,同时,它在复合对象的表达方面、对于空间方面的处理上都非常有效.     

体育场馆空间信息云存储与服务技术研究

基于移动互联网的体育场馆管理与服务应用平台中需要海量的空间信息数据作为支撑.空间信息中包括海量的非关系型数据,传统的关系型数据库显然无法满足海量空间信息存储与服务的需要,而基于云计算的非关系型数据库与分布式文件系统却是有效的解决办法.针对体育场馆空间信息不同的数据形式,分别采用了不同的数据模型,同时为了提高数据的存储与服务性能,采用了集群技术.文章提出的体育场馆空间信息的存储与服务解决方案为体育场馆智能化管理与服务提供了有力的技术支撑.     

基于语义的XML数据清洗框架

在XML数据清洗中,模式约束语言提供的信息不能满足准确数据清洗过程对于领域知识的需要;同时,传统的树编辑算法在对XML实例数据进行清洗时,由于缺乏对XML结构信息的语义描述,造成了大量的数据匹配错误.基于此,引入参考本体和领域本体分别对上述问题进行解决,给出了模式约束的度量指标和一个XML结构感知算法,并构建了一个基于语义的XML数据清洗框架.     

云计算环境下的SWRL规则分布式推理框架

为解决传统推理引擎在进行大规模OWL本体数据的SWRL规则推理时存在的计算性能和可扩展性不足等问题,提出了云计算环境下的SWRL规则分布式推理框架CloudSWRL.根据SWRL规则语义,并以Hadoop开源云计算框架为基础,设计了OWL本体在HBase分布式数据库中的存储策略,定义了SWRL规则解析模型和相关推理中间数据模型,提出了在DL-safe限制下基于MapReduce的SWRL规则分布式推理算法.实验结果表明,在对大规模OWL本体进行SWRL规则推理时,CloudSWRL框架在计算性能和可扩展性方面均优于传统推理引擎.     

基于“属性视图”的RDB-to-RDF映射

对于语义网而言,它的成功有两个条件,一是要以现行的网络平台为基础,二是要充分利用当前的领域数据.关系数据库存储着大部分领域数据,针对关系模式与RDF的映射问题,文章介绍了一种新的方式,称为"属性视图".与Jena等一些系统中所使用的"属性表"不同,它是一种传统的关系模式视图,用这种视图来描述建立在关系数据库上的RDF(S)本体,能够使得在传统的关系数据库系统上实施一般的语义网应用,并且在必要的时候,可以利用这种视图将关系数据库中的表数据方便地转存到相应的RDF Store中,生成本体实例.     

复杂地质空间的数据库建模方法研究

将地质空间数据存入关系型数据库是当前数据库和地理信息系统领域研究的热点和前沿。本文提出了一种将空间数据存入关系型数据库的数据模型———基于矢量和栅格集成的面向对象混合数据模型。根据该数据模型 ,可以实现在关系型数据库中对空间数据进行存储、拓扑运算和拓扑分析的操作     

基于本体的受限领域问答系统研究

鉴于使用本体表示知识利于知识的重用及推理,提出基于本体知识库的受限领域问答系统(QA)框架,该框架可以方便地根据本体知识库和问句语义表征抽取答案.定义了本体的结构,以某医疗领域的本体为例分析本体元素之间的抽象关系;描述问句语义分析的方法,给出答案抽取的相关技术;分析问句类型,给出对应的问句语义表征和答案抽取策略.以某医疗领域的问答系统为实验平台,封闭测试F值为83.86%,开放测试F值为76.04%,效果良好.     

基于抽取规则和本体映射的领域XML语义集成

油气井工程领域中存在大量的XML文档,传统的XML集成方案无法提供面向语义的信息查询,导致数据利用率不高。针对油气井XML文档WeXML语义集成与查询应用需求,提出一种基于抽取规则和本体映射的语义集成方法。首先定义一系列类、属性抽取规则,分别将WeXML Schema中的元素、属性映射为WeOWL本体中的类和属性;然后,利用实例转换算法将WeXML文档转换为本体实例数据;由于WeOWL提供有限的局部语义模型,需要在两者之间建立语义映射,并借助WeOWL中的术语对全局语义模型中的类和属性进行解释,进而提供面向领域全局本体的语义查询。通过构建WeXML数据语义集成原型系统,对提出的转换规则、转换算法和映射规则进行了验证。     

基于数据库的模糊本体存储方法研究

为解决语义网中模糊信息的表示问题,提出了一种基于关系数据库的模糊本体存储方法,定义了推理机制,实现成员关系的推理和关系度的计算.实验采用PostgreSQL数据库存储本体及SPARQL语言进行检索,结果证明了该方法的可行性.     

基于MapReduce计算框架的文档领域本体模型构建

针对传统文档表示模型中语义关系缺失、特征词权重计算单一及海量数据的实时处理等问题,基于领域本体概念间的语义关系,结合MapReduce框架,提出一种特征权重自适应增强的文档领域本体模型(EAS-VSM)构建算法。该算法通过构造概念语义关系矩阵,将领域本体中概念之间的语义关系增强至每一个概念特征词中,从而实现概念特征词权重的自适应增强。实验结果显示,算法的加速比和可扩展性两项指标与数据规模呈明显的线性关系,证实模型的并行算法性能良好,且相较于传统的VSM和LSA模型,EAS-VSM模型计算的结果与专家经验更为接近,更能反映文档间的相似程度。     

基于NoSQL数据库的地学大数据高效存储方法

为解决传统的关系型数据库在海量数据的存储和访问效率中存在的瓶颈问题, 提出了一种基于非关系型（NoSQL： Not only SQL）数据库的地学大数据高效存储方法。同时以MongoDB为代表, 通过C#语言编写测试程序, 与SQL Server在地学大数据的存储、 查询等方面进行了性能对比。结果表明, 与传统关系型数据库相比, NoSQL数据库的增、 删和查询耗时明显降低, 尤其是针对海量的非结构化、 半结构化数据, 其性能优势更加明显。     

基于关联数据技术的地质资料实体建模与Web发布

我国在长期的地质调查工作中,积累了大量的地质资料。为了方便这些资料的分布式存储和管理,并实现共享和关联,尝试将关联数据技术引入到地质资料中,对原始数据进行RDF建模,从而为广大地调人员提供统一的查询入口。研究以关联数据四项基本原则为指导,参考其他领域关联数据发布框架,根据地质资料自身数据特点,建立了地质资料关联数据发布流程。利用D2R发布工具,以20 000条地质资料为试验,将存储于关系型数据库中的元数据映射为RDF格式,并通过Web发布,实现了地质资料关联数据的发布。     

基于ArcGIS Geodatabase的浙江良渚古城遗址空间数据库的设计与实现

浙江良渚地区的考古研究工作已开展了八十余年,海量考古数据的存储与管理经历了从文件系统向传统关系型数据库再向空间数据库发展的过程.文件系统和传统关系型数据库在存储和管理考古数据上存在着一定的限制,尤其是不能够充分体现考古数据的空间关系,限制了考古空间分析工作的展开.而空间数据库不仅具有普通数据库存储和管理数据的性质,其特性更在于存储空间图形数据、属性数据并建立起二者之间的联系,从而能够将考古发现与其自身地理空间位置、环境紧密结合,为从空间层面进行区域性和综合性的考古分析提供技术支撑,实现向景观考古分析的迈进.基于ArcGIS Geodatabase设计并实现了良渚古城遗址空间数据库,完成了良渚古城数字化地图的矢量化,并综合考古发掘和研究成果,对不同空间实体进行了属性设计,使得各类已发掘的重要遗址、遗迹的空间位置及其文化背景和相互联系能够在地图上直观地表现出来.这一遗址空间数据库不仅实现了空间数据和属性数据的一体化存储、浏览、查询与管理等基础功能,还提供了考古专题地图的动态制作、考古遗址的空间分析等功能,为区域环境考古、景观考古等提供新的研究思路和有力支撑.     

基于Wup的语义相似度计算的全局本体语义

异构数据集成领域大量应用了本体研究方法来解决数据语义异构问题,其中有不少的语义相似度计算方法.因此,在WordNet环境下的语义相似度计算方法上,提出了Wup语义相似度计算模型框架用以解决两个局部本体之间的语义问题,并提出了构建全局本体的语义分析方法.