一种改进的基于区域划分的综合索引方法

为解决现有基于区域划分的自动制图综合索引方法中层次划分简单固定和没有考虑综合数据的空间分布特点等问题,提出了一种改进的基于区域划分的综合索引方法。该方法的不同之处在于对数据进行了空间聚类和基于缓冲区的冲突探测,将需要综合的空间数据分为四个层次：第一层为整个综合区域;第二层为进行聚类和冲突探测后的区域划分;第三层是利用境界、水系和道路网分割所得的区域划分;第四层是单个目标。实验表明,该方法扩展了索引层次,有效地弥补了原方法的缺点。     

面向移动对象范围的混合索引结构

许多时空应用(如火灾模拟等)需要高效地查询移动对象的变化范围,针对此需求提出了基于TPR-tree和GF索引方法的两种混合索引结构,以支持对移动对象当前和未来范围的预测时空查询.在代价模型分析的基础上,基于模拟数据集的实验结果表明,这种混合索引方法能够有效地支持对移动对象变化范围的预测查询.     

基于本体VSM的兴趣型社区自组织分组算法

优化分组是计算机支持的协作学习（CSCL)中的一个重要研究内容。兴趣型学习社区建立的重点和难点在于学习者之间兴趣相似关系的判定和计算,采用语义网络技术,提出了基于本体的向量空间模型（VSM）,计算学习者的兴趣向量,克服了传统的VSM有术语间语义相关性被忽略的不足,提高了兴趣相似性比较的精确程度,同时提出了一种基于学习者兴趣相似匹配度和学习者兴趣匹配浓度的学习社区自组织分组算法。针对模型使用本体中的概念构造向量空间表现出的巨大维数,运用概念索引降维法对兴趣特征矩阵进行合理降维,大大降低了计算的复杂性。最后通过应用案例验证分析了该模型算法具有较高的分组效率和良好的扩展性。     

FOLAPE：基于位向量索引的快速OLAP引擎研究

提高联机分析处理OLAP效率是学术界和工业界共同关注的课题.传统OLAP在处理复杂应用时,运算代价随维度增大而增大,为解决这一问题,做了如下工作:(1)分析现有OLAP模型的不足,设计了一种采用位向量索引技术的快速OLAP模型,FOLAPE;(2)FOLAPE支持索引的增量式更新,提高了数据更新效率;(3)针对FOLAPE特点,设计了新的聚集函数算法;(4)在真实数据上进行了实验验证.实验表明,FOLAPE相对于最新OLAP模型,其平均查询时间最低减少90%,最高减少95%,同时存储空间需求也显著降低.     

锻造科学内核 提升中国影响

 据中国科学技术信息研究所2014年发布的统计数据,在2013 年,《中国科技论文与引文数据库》收录的1989 种中国科技期刊上,共发表中国科技论文51.32 万篇;《科学引文索引》（SCI）收录中国科技论文23.14 万篇,占世界论文总数的13.5%,连续5 年居第2 位;《工程索引》（Ei）收录中国科技论文16.35 万篇,占世界论文总数的28.82%,连续居第1位。     

基于B＋树的文本信息检索技术

随着人类步入信息时代,网上庞大的数字化信息与人们获取所需信息能力之间的矛盾日益突出,怎样快速地检索相关信息已经成为研究热点。阐述了全文检索系统的原理,分析了基于字表结构的索引组织方法和索引库的建立。通过和B-树的对比,提出了基于B＋树的索引存储方法及其算法思想,对提高索引的存储效率和查找速度具有一定意义。     

变电站直流接地故障查找的方法和步骤

本文针对直流系统在运行中发生一点接地的各种可能性,结合现场实践经验,提出直流接地故障查找的方法和步骤。     

对基于B-树系列的数据库索引算法的研究

用户对数据库最频繁的操作是进行数据查询。为了提高检索数据的能力,数据库引入了索引机制。索引是一个单独的、物理的数据库结构,它是某个数据库表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。B-树、B＋树是两种常见的数据库索引结构。本文研究基于B-树、B＋树的索引结构的算法,并分析比较各自的性能。     

一种XML数据的动态索引算法

XML既是互联网上流行的信息交换媒介,也是储存数据的主要方式.对大量XML数据做查询,要加快查询速度,最有效的方法之一就是建立良好的索引结构并辅以相关的搜寻技术.动态XML 数据标记法(LSDX)可以动态更新标记,不用重建索引和标记,由于有2个问题仍然没有完全解决,因而影响它的实用性,提出的2个标记编码规则很好地解决了这2个问题.     

基于滑动窗口的含负项高效用模式挖掘方法

现有的面向数据流的高效用模式挖掘方法局限性之一在于假定数据都带有正的效用值,且在挖掘过程中使用效用列表会消耗大量的时间和内存.为了解决以上问题,首次提出在数据流中挖掘含负项的高效用模式挖掘算法,在算法中设计了一种新颖的列表索引结构(list index structure,LIS),LIS包括数据段和索引段,依据索引段...