WWW信息检索综述

WWW是目前全球最大的信息系统,在WWW上查询信息和文档主要依靠Internet搜索引擎。现在也出现了许多实用商业搜索引擎站点,例如Yahoo!、InfoSeek、Excite、Lycos等。主要介绍了信息检索系统的结构（Robot,搜索引擎,索引数据库,查询服务等4个部分）,信息检索系统的分类（检索工具站点和检索服务站点）,信息搜寻的基本原理,信息检索模型（包括经典的布尔模型,概率模型和新兴的概念模型等）,其他的检索技术（例如Push技术,Mobile Agent技术等）,对WWW信息检索做了比较全面的介绍。     

派生索引空间连接查询

空间连接查询是最耗时、最重要的空间查询。针对空间多路连接中一方有R树索引,另一方是连接或选择的中间结果,因而无索引的情况,提出派生索引连接方法。这一方法基于父母索引为中间结果建立派生索引,以用于随后的空间连接,分析其查询花费,用于多路连接的查询优化。最后用实验结果说明方法的有效性。     

支持多语言的自然语言倒序分词最大成词算法

提出一种支持多语言的分词算法,该算法可以按照以下层次来理解：首先,对不同编码的源词库文件编码转换,生成Unicode编码的源词库文件;然后,用Unicode编码的词库文件生成Unicode词库索引;最后,将待分词的自然语句转换成Unicode编码的语句并按照索引倒序分词。该算法已经用C＋＋语言实现,基于此算法实现的分析系统能够自动探测词库的更新并确定是否需要更新索引,能够支持多种编码方式,其编码转换和分词代码与平台无关,分词效率在9MB/s以上,正确率在90%以上。     

基于自适应查找表的高动态范围内容映射算法

高动态范围是媒体行业超高清标准体系的重要组成部分.随着标准的完善、政策的支持和消费市场的演进,高动态范围行业的矛盾转移到内容上,需要能将现有普通图像或视频上转换为高动态范围显示的算法,该过程称作逆色调映射,是非适定的底层视觉问题,故通常结合深度学习方法来解决.将深度学习与图像转换或映射的常用高效方法(自适应查找表)结合,提出面向用户终端的高效逆色调映射算子,并针对高动态范围容器更高量化位深的特性进行了优化.实验结果表明,该方法相比其他基于深度学习的逆色调映射算法在表现与计算开销上均有优势.     

混合存储区块链中的时空关键字查询

混合区块链通过链上-链下的存储模式来支持供应链中多方协同的数据可信共享.针对现有时空关键字查询方法预先读取全部链下数据并采用B+树作为索引所导致的效率低下问题,提出一种混合存储区块链中的时空关键字查询方法.首先,设计按属性划分的区块链存储模型,并在区块内和区块间设计B²M-BKM两级索引结构,支持关系型查询的同时高效检索区块数据;其次,设计链上-链下时空关键字查询方法,提升查询效率.最后,在公开数据集上进行实验,验证所提出方法的有效性.     

索引技术在提高SQL Server性能中的应用

介绍了SQL Server中创建索引的意义、索引技术的分类与特点.分析了从设计阶段到应用实施阶段,如何通过合理的设计、选择和调整索引来提高数据检索的性能,从而达到在工程实践中优化数据库应用性能的目的.     

一种基于ZigBee树状路由协议的改进算法ATSPF

ZigBee现有的树状路由协议是根据节点间的父子关系创建路由并进行数据传输,这样容易产生较长的路径并加重父节点的处理任务。提出一种基于树状路由协议的改进算法ATSPF,将ZigBee网络地址转换为逻辑索引值列表,根据索引值计算出节点所有邻居到目的节点的跳数,选择跳数最少的邻居为下一跳来建立路由。仿真结果表明,ATSPF可以有效减少路由跳数、降低分组丢失率、减小节点间通信时延、降低协调器的能量消耗、延长网络生存时间。     

适用于P2P的系统查询扩展优化方法

P2P系统中,各种文本文档是很重要的共享资源,而传统的信息检索技术无法在此复杂系统中获得良好的效果．通过对隐含语义索引的分析,提出了语义双重查询扩展（SDQE）的方法,它利用各个peer上文档集提供的隐式反馈,通过比较查询的上下文信息,发现用户的隐含偏好,从而找出最符合用户查询需求的文档．实验证明,SDQE是可行的,并能有效地提高P2P系统中文本检索性能．     

数据仓库中一种有效的高维联机分析处理方法

在大量数据仓库系统中,对于一个d维的data cube, 数据立方体(cube)可以生成2d个聚集cuboids, 然而随着数据仓库维数的增长,计算这些预聚集数据已经成为一个瓶颈.在minimal cubing方法的基础上,提出一种具体层次语义特性的多维层次数据立方体--前缀索引立方体(prefix-index cubing)技术,将高维cube划分成若干个低维立方体cube, 以实现高维cube的分布式存储和并行计算.理论分析与实验结果表明,相对于以往的minimal cubing等方法, 前缀索引立方体方法的性能显著提高.     

基于混合映射的XML数据的关系存储和查询

XML数据关系存储有很多优点,但必须将XML的树型结构映射为关系表的二维表结构,以基于结构的映射方法为基础,根据XML数据和查询的特点,结合纯XML查询的优点,提出使用混合映射来解决XML数据的存储问题,即文本和枚举仍保留为XML文档,其他部分映射为关系数据.