基于XML路径表达式优化及其查询和过滤计算方法研究

主要对XML路径表达式的优化、查询和过滤算法三个方面进行了研究.运用补路径和缩短路径方法对路径表达式进行优化.通过对路径表达式进行优化来提高查询速度的方法称为路径缩短策略.用简单的路径表达式来代替用户所建立的复杂度表达式的方法称作补路径.用Xpath语言对XML查询进行处理,并对Xpath表达式以及查询处理进行了研究,Xpath查询处理主要通过对XPE-Tree进行匹配以及两次路径连接运算来实现查询处理.XML的过滤系统通过路径表达式来进行模式和内容匹配,在用户信息输入系统之后,生成过滤引擎,过滤引擎与数据流进行匹配,输出用户感兴趣的信息,以此来完成过滤过程.     

基于HBase的车联网海量数据查询

针对如何高效存储并快速查询海量数据问题,提出一种基于分布式数据库HBase的车联网海量数据存储查询方案.首先对实测交通数据进行数据预处理,剔除劣质数据并对车辆定位信息做地图匹配;其次,针对车联网数据特征和查询应用场景设计HBase表结构,包括列族与行键设计,使数据得到合理的分布;最后,根据行键结构设计多种车联网交通信息的查询模式.实验表明,该行键方案在查询耗时上相比没有行键设计的方案具有明显优越性.     

基于MPB-Tree索引的空间数据多关键词模糊查询算法研究

随着具有定位功能的智能设备的大量使用,产生出海量的空间数据,每条数据中包含的信息越来越多,而以往的查询算法多数仅对单个关键词进行查询,已难以满足用户更为个性化的需求.为此,本文提出一种多空间关键词模糊查询算法,在该算法中,将以往的两维空间距离计算转化为莫顿码匹配提升查询效率,且与模糊查询算法融合支持查询的容错.实验结果表明,该算法的效率及准确性较以往查询算法有较大提高.     

基于Top-k查询算法的图书自整合信息快速检索方法

针对传统自整合信息检索方法在对图书自整合信息进行检索时, 存在检索结果不准确和效率低的问题, 提出一种基于Top-k查询算法的图书自整合信息快速检索方法. 首先利用Top-k查询算法对去噪后的自整合信息进行匹配, 然后建立自整合信息快速检索模型, 根据词意的重要性对图书自整合信息进行快速检索. 仿真实验结果表明, 该方法检索性能较好, 缩短了整体运行所需时间, 提升了检索效率, 且检索结果更准确.     

视频剪辑查询结合时空金字塔匹配的视频检索方法

针对视频检索系统中目标持续移动从而影响检索精度的问题,提出一种基于视频剪辑查询融合时空金字塔匹配(spatio-temporal pyramid matching,STPM)方法.借助基于特征分析和分类的片段编辑检测器将新的视频分割成多个片段,以元数据信息将视频片段存入数据库,利用基于逐帧特征结合弱分类器的boosting算法检测视频片段边界,针对新的查询视频进行分析和线上视频匹配,并利用时空金字塔匹配计算相关反馈值.在中佛罗里达大学(university of central Florida,UCF)数据集和YouTube运动视频上的实验验证了方法的有效性,实验结果表明,方法的平均精度可高达97.6％,相比其他几种较为新颖的匹配方法,取得了更好的检索性能.     

基于知识图谱的查询语句重写机制及方法

随着语义Web技术和知识图谱的出现,目前查询模式大多要求查询结果与用户查询进行语义级匹配,简单的查询处理过程已经不能满足用户的查询需求.为此,对知识图谱查询涉及的重写技术和实现方法进行了研究,在定义SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)查询模式的重写规则集合基础上,...     

智能CAA中基于语法树的程序正确性验证研究

基于语法树的程序正确性验证方法是目前程序正确性验证方面全新的研究领域,该方法以程序的语法树作为程序正确性的检验对象,运用适当的树匹配算法,来验证目标程序的正确性.文章在介绍基于语法树的程序正确性验证方法的基础上,借鉴了无序标签树匹配的相关研究成果,结合软件构件的查询技术,提出了一种新的XML路径查询模型和树匹配算法,在理论和方法上对这个方法的实现进行了初步探讨,并结合XML技术提出了一套实现这一方法切实可行的解决方案.     

关联挖掘在Deep Web查询中的研究与应用

对Deep Web进行模式匹配查询时,通常会碰到复杂的模式匹配。由于复杂模式匹配技术在对所有可能联接进行匹配时,需要的空间开销比简单匹配的空间开销大得多,所以现有的模式匹配技术大部停留在简单匹配技术上。为了解决这一难题,本文提出了关联规则挖掘这一方法在复杂匹配中的应用,将模式匹配视为一种关联挖掘,实现web查询接口的匹配,以此将Internet上众多数据库进行集成。     

网络用户信息查询行为模型的建立

在对具有代表性的几种信息行为模型进行研究的基础上,对网络环境下信息查询行为模型的建立进行了探讨。     

基于粗糙关系数据库的粗糙数据查询

以粗糙关系数据库模型（RRDM）为背景，从分解原理、投影原理、粗糙关系数据库（RRDB）的可定义性及上、下近似几方面讨论了RRDB的查询理论，并以此为基础提出了一种新的RRDB查询方法--粗糙数据查询，我们把粗糙数据查询分为精确查询、粗糙完全查询、粗糙组合查询三类，并从这三方面对粗糙数据查询进行了讨论与仿真实验，仿真结果验证了这种方法的可行性和正确性。     

一种高效的用户查询模式匹配算法

针对常规模式匹配方法在大规模模式匹配中效率不高无法满足在线应用的问题,提出了一种高效率用户查询模式匹配方法.该方法在常规模式匹配方法中引入查询模式语义环境,使用搜索技术和聚类技术裁减模式匹配的搜索空间,在保证正确率的前提下,能显著提高匹配效率,满足用户在线响应时间要求.实验证明了这种方法的有效性.     

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.     

Deep Web查询接口的复杂模式匹配

Deep web中用户需通过查询接口才能得到其中的数据,查询接口一般形成属性间m:n复杂模式匹配。为统一相同领域的查询接口,本文提出了一个基于关联规则的匹配方法,从整体上双重匹配成组属性和同义属性。     

基于小波和动态时间弯曲的时间序列相似匹配

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法. 该方法采用小波变换进行数据降维,利用R·-tree建立多维索引结构. 给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配. 证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法. 实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价.     

基于刻面的藏/汉教育资源的检索设计与实现

通过反映教学资源本质特性的视角采用刻面技术对所要描述的资源进行精确地描述、表示、分类。一个刻面分类模式由一组描述资源本质特性（刻面术语）的刻面组成,从而构建出每个教学资源的描述树或查询匹配树。用户通过提供关键词（术语）形成查询条件,构成一棵刻面查询树,通过相应的匹配算法将描述树和匹配树进行比较,根据返回的i值的大小,找出近似匹配教学资源集有序地呈现给用户。     

Extracting Result Schema Based on Query Instances in the Deep Web

Deep Web sources contain a large of high-quality and query-related structured date. One of the challenges in the Deep Web is extracting result schemas of Deep Web sources. To address this challenge, this paper describes a novel approach that extracts both result data and the result schema of a Web database. The approach first models the query interface of a Deep Web source and fills in it with a specifically query instance. Then the result pages of the Deep Web sources are formatted in the tree structure to retrieve subtrees that contain elements of the query instance, Next, result schema of the Deep Web source is extracted by matching the subtree＇ nodes with the query instance, in which, a two-phase schema extraction method is adopted for obtaining more accurate result schema. Finally, experiments on real Deep Web sources show the utility of our approach, which provides a high precision and recall.     

用于哼唱识别精确匹配的线性伸缩动态规划算法

提出一种用于哼唱识别精确匹配的线性伸缩动态规划算法。该算法将哼唱旋律切割成句子,对每一句子进行线性伸缩匹配,同时在句子层次进行动态规划获得最优路径。该算法更有效地利用了哼唱语音的分段特性并克服了动态规划在长路径搜索时可能丢失全局最优路径的缺点。在含5 223首M ID I的数据库上同等条件下该算法正确率分别比线性伸缩、动态规划及递归匹配方法提高10.5%、6.0%和2.8%。该算法具有更高的准确率和更小的时间复杂度,是一种更有效的精确匹配算法。     

MapReduce框架下的查询结果共享

当前的大规模数据分析通常在MapReduce框架下执行查询。由于MapReduce框架本身的冗余性以及查询之间的重叠性,复用已有查询的结果可以大幅提高查询的执行效率。复用查询的结果需要对其进行存储和匹配管理,产生高昂的系统开销,抵消复用的部分效果。本文针对目前先进的查询结果复用系统ReStore在管理查询结果和匹配中存在的效率低下的问题,提出森林结构的Job存储管理技术和与之相适应的匹配算法,提高查询的匹配效率,减少系统的开销。为了使系统能够充分复用已执行查询的结果,本文提出对多个查询进行预处理的方案,通过改变各查询进入Pig编译器进行编译的顺序,从而改变Job的执行顺序,使得加载相同数据集的Job同时执行,减少与存储库进行匹配的次数。实验表明：在构建存储结构与匹配已有结果过程中,本文提出的方法与ReStore相比,节约16.3%的时间开销,伸缩性也更好。     

混合模式XML查询处理技术

NativeXML查询处理系统可以支持基于树导航和模式匹配两种处理模式混合的查询规划,对NativeXML查询处理系统进行了介绍,详细分析了混合模式XML查询处理系统的结构特点及该系统的不足,展望了混合模式XML查询处理的发展趋势。