空间网络数据库关键字查询的高效空中索引

研究无线广播环境下空间网络数据库关键字查询问题,提出一种包含路网加权四叉树、各关键字四叉树和路网距离矩阵的空中索引结构(KSSN).讨论了kNN查询处理问题,提出了高效的查询处理算法.所提出的算法能综合利用路网距离信息和关键字信息高效地消减不存在查询结果对象的路网空间,提高查询处理的效率.KSSN索引结构可推广至其他类型的查询,比如范围查询、Rank查询.在一个真实路网上进行了仿真实验,验证了基于KSSN索引结构的查询处理算法的性能.实验结果表明:所提出算法的访问时间和调谐时间分别为参照的IRRDA算法的25.13%和12.31%.     

基于对象方向方位的连续方向查询算法

连续的方向查询返回一个拓扑集合,传统的方法无法计算出连续的方向变化,基于这种情况,介绍了一种利用索引结构TPR树来处理基于对象方向方位的连续方向查询算法,通过扩展时间参数化窗口查询技术,提高传送效率来减少I/O和CPU的设备开销。最后通过实验数据表明利用OSS策略进行连续的方向关系查询的I/O性能明显优于重复查询方法的性能。     

基于关键词的RDF数据查询方法

在建立关键词倒排索引和路径索引的基础上,提出一个利用量化均衡规则和等距规则的启发式查询算法,并按照查询结果的大小排序返回最相关的前k个结果.通过建模RDF数据为RDF句子图,将文本信息封装到句子节点,同时将查询结果建模为包括所有查询关键词并且叶节点是关键词节点的无根树,将关键词查询问题转化为斯坦纳树问题.假设RDF句子图包括n个节点,最坏情况下索引占用的空间是3n2.假设关键词节点数为k,查询算法的时间复杂度为O(kn).该方法不需要依赖RDF数据的模式信息,支持对数据中的属性和关系名进行关键词查询.实验证明该方法能够快速而有效地实现RDF数据的关键词查询.     

基于半结构连接算法的XML索引结构

节点索引可以很好地支持正则路径表达式,但是对于长的路径表达式,尤其是在查询产生的中间结果很多的时候,节点索引的连接操作代价高昂。我们充分利用路径索引的优点,对节点索引的索引结构进行了改进,尽量避免不必要的结构连接操作。对于连接操作,采用半结构连接算法,从而减少了计算代价。     

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。     

图形处理器上CSB~+-树索引的并行构建算法

为提高缓存敏感CSB+-树索引的操作效率,在图形处理器(GPU)上研究CSB+-树的并行构建和查询性能.通过分析索引树内部节点的每一键与对应叶子节点的映射关系,提出了一种一次性并行构建CSB+-树所有内部节点键值的无锁并行算法,以最大并行度来快速构建索引树.该算法通过设计GPU平台上支持CSB+-树的索引数据任意伸缩的动态数组来解决GPU上不能动态分配显存空间的问题,通过在索引内部节点的边界增加填充位来减少线程块的线程分支数,从而提高CSB+-树的查询效率.实验结果表明,文中所提算法的运行时间比基于单个节点和基于树层的并行算法分别提高了31.0和1.4倍.     

基于数据广播的空间关键字查询处理

为了解决无线广播环境下空间关键字查询的问题,研究广播环境下空间关键字k近邻查询处理(BkSKQ),设计了一种结合kd树、倒排位图和(1,m)索引机制的空间关键字索引(ISKW)结构,以有效地组织对象的关键字信息、位置信息以及索引信息.该索引结构为客户的查询处理提供有效的指导,使得他们尽可能只下载查询处理所必须的数据信息.在ISKW索引结构的基础上,提出了BkSKQ查询处理算法.最后,通过模拟实验验证了提出的索引结构和算法的性能,实验结果表明所提出方法在访问时间和调谐时间上明显优于基于IR树的方法(BIRM).     

一种LSH索引的自动参数调整方法

针对LSH技术的固有缺点提出了一种根据数据自动调整LSH索引结构关键参数的方法,该方法面向数据集,使得索引结构可以针对不同数据集的统计特征选取适当的散列函数,而不用手工调整LSH索引结构中的关键参数,提高了LSH算法的准确性,且在进行查询时不增加额外的时间空间开销．模拟实验表明,和使用原始LSH算法相比较,使用该方法进行最近邻查询得到结果集的相似性可以提高10％左右,相似偏差可以减小8％左右;并且由于参数调整过程在查询过程之前,因此改进LSH算法和原始LSH算法在进行查询时有相同的时间空间性能．     

XML文档结构索引的更新维护

xml作为一种数据表示方式,越来越为人们所接受.最近,基于xml/半结构化数据的索引的查询引起了人们的广泛关注.有人提出来用结构索引来支持基于xml/半结构化数据的查询.由于xml/半结构化数据的结构不严格、不规则,结构索引会随着数据的增加或删除而变化,维护结构索引就成了首要问题.本文研究了在xml文档集合上增加多个文档和删除一个文档时结构索引的更新,提出了在这两种情况下的索引维护算法,这两种算法比现在已知的其它算法的性能要更优秀.     

基于重用技术的相互Skyline查询算法

提出了一种新的Skyline查询,即相互Skyline查询(MSQ).给定一个对象集合P和一个查询对象q,MSQ返回一个对象集合,它的每个对象既在q的动态Skyline中,同时也在q的可逆Skyline中.基于传统的R-tree索引、重用堆信息技术以及启发式的修剪策略,显著降低了I/O成本,改进了基于BBS算法和BBRS算法实现的MSQ算法.几个真实数据集的实验表明提出的算法有效而高效,比一般MSQ算法快几个数量级.