基于Internet的数字城市三维可视化研究

研究了基于Internet的数字城市三维可视化．使用分层组合模型建立了城市模型并使用GRID模型建立城市地形模型,该模型适合Internet环境下城市三维可视化．在服务器端设计一个中间件对城市空间数据进行预处理,提高了客户端三维城市模型显示的速度．在服务器端使用基于R树的索引,实现对建筑物空间数据的索引,提高了网络环境下查询分析的效率．     

八邻域网格聚类的多样性XML文档近似查询算法

提出了一种基于八邻域网格聚类的多样性XML近似查询算法.首先给出了支持XML文档间语义距离计算的3种编辑操作代价模型,再利用XML文档间的语义距离建立XML文档的向量模型并设计基于八邻域网格的XML文档聚类算法,进而利用聚类过程中得到的物理和逻辑聚类中心对静态有序选择算法的查询评估策略进行优化,这样做只需定位聚类中心所在组群的局部范围,并在该范围内进行目标查询,而无需遍历整个XML数据库,从而快速返回满足用户需求的查询结果.经汽车外形智能化设计实验表明,所提算法的查询速度比静态有序选择算法平均提高了3~4倍.     

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。     

关系数据库的SQL模糊扩展及模糊数据存储

介绍了基于关系模型模糊扩展3个研究方向的工作成果,给出了基于关系模型模糊数据库的模糊数据划分方法和模糊关系数据库的SQL模糊扩展,依据模糊集合理论中隶属函数和隶属度的概念,运用模糊数据的划分方法得到了模糊数据的数据类型,实现了模糊数据在关系数据库中的存储.     

基于动态学习的Deep Web数据源选择算法

提出了基于查询过程的动态计算数据源和查询关键词相似度的算法.当用户查询时,从数据源中选择子集进行查询,然后计算结果网页与查询关键词的相似度,按加权均值法调整该数据源的相似度,随着系统的运行,数据源与关键词的相似度不断被动态调整以反映数据源的实际情况,从而为数据源选择做出判断依据.     

传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询算法

针对感知数据固有的不确定性问题,研究了无线传感器网络中概率Skyline查询的处理与优化技术.首先分析了概率Skyline查询的性质,证明了概率Skyline查询的不可分解性,因而无法直接利用网内计算方法求解;进而提出了无线传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询处理算法(filter basedprobabilisticSkylinequeryprocessingalgorithminWSN,FPSP).FPSP算法将感知数据划分为候选数据、相关数据和无关数据;只需要候选数据和相关数据即可求得概率Skyline查询结果,可以在传感器节点过滤无关数据以避免大量的数据网内传输.仿真实验结果表明,FPSP算法可以有效降低传感器节点的数据传输量,极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

利用重用查询计划实现数据库性能的优化

为实现数据库性能优化，在分析数据库管理系统(DBMS：Data Base Management System)执行查询的工作原理的基础上，研究了两种重用查询计划的方法：缓存计划的存储过程、缓存和重用SQL(Structured Query Language)语句，并结合实例介绍了两种方法的创建和使用。根据作者的实际开发经验和对两者的对比分析，提出了优化数据库性能的可行建设方案：在考虑提高系统的可维护性、可扩展性和减轻网络负担时，宜多采用缓存的存储过程；而更多考虑降低系统管理的复杂程度和减少缓存占用时，则多采用缓存和重用SQL语句。在实际运用中取得良好效果。     

ORDBMS的新特性及其对查询优化的影响

讨论了ORDBMS的一些新特性,ORDBMS应该支持用户自定义的数据类型和函数;存储机制能够支持复杂对象或大对象;其索引结构必须是类属的;它还必须支持数据和函数的继承。讨论了这些特性对查询优化策略的影响,指出传统DBMS的优化策略将不能适应这些新特性,提出了基于成本的查询优化模型。     

基于本体的XML数据源语义集成研究

提议了一个基于本体的XML数据源语义集成方法,为每个参与集成的XML文档产生一个局部RDF本体,合并局部本体的结果产生一个全局本体.全局本体统一查询访问并在后台局部XML数据源之间建立语义关系,在全局本体上的查询通过从RDF查询到XML查询的转换被处理.     

异构信息源集成技术

异构信息源集成技术提供统一接口,使各种基于因特网的应用能迅速、准确地提取所需信息,为用户屏蔽各种信息源的异构性.这种异构信息源的集成技术从传统的结构化的异构数据库扩大到半结构化的大量Web页面信息及无结构的信息.对集成技术的方法,如数据模型、Web信息、描述语言XML、主流软件开发技术及信息智能搜索、查询重写、查询分析等进行了分析,给出了半结构化异构信息源集成的系统架构,并指出该项技术未来发展趋势.