RR-Chord:一个基于Chord的低开销快速查询P2P系统

针对结构化P2P系统高异质性和节点频繁加入或离开带来的系统性能问题,基于Chord设计了一个RR-Chord系统.该系统所有节点被分为路由节点和非路由节点.路由节点具有更多的资源和路由信息,并可根据自身能力的强弱调整其路由表的大小,所有的路由节点形成路由环,所有的路由信息在路由环上路由以提高系统的查询效率.设计的新的加入算法,进一步减少了节点频繁加入与离开造成的维护开销.理论分析和实验结果表明.RR-Chord具有较好的路由性能和非常低的维护开销.     

汉语问答系统概念查询扩展研究

问答系统中查询词扩展是影响检索性能的关键因素之一.给出了领域本体的构建过程,提出了一种结合相似度与相关度的关联度计算方法,利用领域本体构建的概念网络描述的概念及概念问的关系,量化领域概念的关联度,以此进行查询扩展.高校招生问答系统的实例证明,这一方法是合理有效的.     

P2P环境下面向不确定数据的kNN查询方法

由于仪器的不精确和网络延时等原因,在传感器网络和P2P系统中数据都存在不确定性.为解决此问题,基于现有的集中式的不确定数据的kNN查询方法,提出了一种在P2P环境中对不确定数据的kNN查询方法.该方法在super-peer的网络拓扑结构的基础上,以一种扩展的R树(P2PR-tree)作为此查询算法的空间索引结构,解决P2P环境中对多维数据的索引.并且结合两种剪枝策略减小了候选集的范围和减少了查询在P2P网络中的网络代价.实验结果表明,该方法在减少网络代价方面具有较高的性能.     

一种新的保留语义的P2P系统索引构造方法

提出了一种新的P2P系统索引构建方法.它使用多个简单本体(ontology),对同一资源进行描述,将各个ontology描述转化为相应的本体序号(ontology ID),然后使用Hilbert空间填充曲线,实现从多维ontology ID到一维索引值的映射,得到保留了语义的索引值.根据这个索引值,在Chord等结构化P2P上发布和查找资源.该方法对资源的描述更加准确、简单,资源的发布和查询也更加灵活和高效.     

基于查询代理和广义蚁群算法的P2P资源搜索

随着Intranet迅速发展,私有网络中包含了大量的资源,如何将P2P网络延伸到私有网络中,并对其中的资源进行整合具有重要的研究价值。在分析现有P2P网络资源搜索方法的基础上,提出了一种基于查询代理和广义蚁群算法的资源搜索模型。即在私有网络内部使用查询代理完成资源的查找,在公有网络中使用广义蚁群算法进行资源搜索,并对广义蚁群优化算法进行改进,将节点可信度融入到算法优化条件中。实验表明:该算法能够提高搜索效率和命中率,能够有效地孤立网络中的虚假节点,对提高网络的服务质量具有重要意义。     

SQL的查询速度优化方法

数据库查询是关系数据模型中关系操作的重要组成部分，而查询速度的快慢是系统是否优化的一个重要指标，也是当前网络数据库应用中所存在的瓶颈问题之一。本文从与数据库查询相关的索引、连接、Where子句等因素入手，结合实例分析了各因素对查询速度的影响，总结出根据表的不同情况选择聚簇索引或非聚簇索引对查询速度有明显影响：在组合索引中，使用频率高的字段应设置为前导列；建立充分的连接、优化Where子句对SQL的查询速度也有明显的提高。     

查询语句语义优化的一个方法

查询语句语义优化的基本思想是,数据库所反映的现实世界的特定知识可以用来将查询语句变换成语义上等价但句法上不同的形式,以期寻找常规优化方法不可能找到的最优执行方案。本文提出了建立在费用模型及约束强度概念上的语义优化策略,并对查询语句中连接运算的删除作了进一步讨论。     

查询语句语义优化的一个方法

查询语句语义优化的基本思想是,数据库所反映的现实世界的特定知识可以用来将查询语句变换成语义上等价但句法上不同的形式,以期寻找常规优化方法不可能找到的最优执行方案。本文提出了建立在费用模型及约束强度概念上的语义优化策略,并对查询语句中连接运算的删除作了进一步讨论。     

一种基于语义词典的局部查询扩展方法

针对基于关键词匹配的搜索引擎存在的问题,提出一种基于语义词典的局部查询扩展方法,首先利用共现分析法和语义相似度选取扩展词,再对原始查询词和扩展词加权,最后计算文档相似度从而获得排序后的扩展查询结果.该方法克服了其它局部扩展方法将大量无关词加入查询的问题.实验表明,该方法有效地提高了查询结果的查准率.     

数据库查询优化策略

高效的数据查询操作对数据库系统的性能有着重要的影响.本文从索引优化、存储过程等角度提出了一些优化查询的策略,以有效提高查询的速度.     

演绎数据库的语义查询优化

演绎数据库的语义查询优化是根据数据库中的完整性约事条件对查询进行优化，本文推出了两种基于完整性约束条件的优化方法，通过编译时对规则的改写，减少了参与计算的中间结果的数目，避免了不必要的操作提高了计算的效率。     

一种无结构 P2P 系统中基于层次兴趣树的语义检索机制

提出了一种无结构P2P系统中有效的语义检索方法: 基于层次兴趣树(HIT) 的语义检索。每个节点中所有的文档根据分类 目录被分类成层次兴趣树, 并发送至该节点所属的超级节点。同时, 每个类中前 n个关键词的倒排文档索引, 也会依据它们的χ²统计值被发送至超级节点。当节点发送一个查询并给出类别语义相似性阈值Simth时, 查询消息通过一个有效的查询路由算法被转发, 结果则通过搜索HIT返回。不同的节点可以给出各自不同的Si mth, 其灵活性可以为每个节点提供更好的个性化服务。实验表 明在无结构的P2P系统中, 基于HIT的语义检索方法比以前的方法具有更好的准确性和有效性。     

基于非负矩阵分解的隐含语义图像检索

提出了一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的隐含语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)模型用于图像检索.应用NMF训练算法构造了一个语义空间,将查询图像和原型图像都投影到该空间以获得语义特征,在此空间中进行相似性的度量并将距离最近的图像返回给用户.与已有两种检索模型的实验结果对比表明,所提出模型是有效的.     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

基于Hilbert空间填充曲线的P2P多维潜在语义查询

为在有组织对等(P2P)系统上提供有效的多关键词查询和搜索机制,提出了多维潜在语义查询(MLSQ)方法.该方法利用Hilbert空间填充曲线(HSFC)和潜在语义索引,将高维语义空间中相似的数据对象映射到一维数值空间中的邻近区域中,并以每个数据对象在一维数值空间中的序号作为键,将数据对象的索引分布到有组织P2P网络邻近的结点上.通过将HSFC中数据点的查找过程嵌入到有组织P2P网络的结点上,再利用网络的数据查找机制,MLSQ可方便地搜索到符合查询要求的数据对象.实验结果表明,MLSQ在搜索过程中需要访问的网络结点数比较少,并具有较高的查准率和较低的通信量的特点.     

基于位置相关查询的一种语义缓存模型

为了克服FAR算法在位置预测方面的不足，定义了一种语义缓存模型，与传统的语义缓存模型相比增加了对移动单元的坐标和语义片段的时间描述，有助于预测未来移动单元可能的位置．提出了一个改进的RBF—FAR算法作为替换策略，并结合使用RBFNN进行位置预测．实验证明，通过定义新的语义缓存模型，采用新的查询替换策略，再结合神经网络的自学习特性，使得RBF—FAR模型更加灵活，并有效地减少网络负载和查询时间．     

An Efficient Algorithm for Query Transformation in Semantic Query Optimization

Semantic query optimization (SQO)is comparatively a recent approach for the transformation of given query into equivalent alternative query using matching rules in order to select an optimal query based on the costs of executing alternative queries,The key aspect of the algorthm proposed here is that previous proposed SQO techniques can be considered equally in the uniform cost model,with which optimization opportunities will not be missed.At the same time,the authors used the implication closure to guarantee that any matched rule will not be lost .The authors implemented their algorithm for the optimization of decomposed sub-query in local database in MultiDatabase Integrator(MDBI),which is a multidatabase project.The experimental results verify that this algorithm is effective in the process of SQO.     

一种分布式数据库查询优化算法

在分析分布式数据库查询目标和策略的基础上,提出了一种新的查询优化算法：基于二级索引的查询算法。该算法利用全局和局部二级索引对查询语句进行分析,进而确定最优查询路径。该算法可以有效地减少分布式数据库系统查询过程对带宽的消耗。