Lucene架构下布尔查询的执行计划研究

Lucene是一个优秀的全文检索框架,布尔查询是其实现精准数据检索的重要功能.对于布尔查询执行计划的深入研究,有利于灵活应用布尔查询,优化查询表达式,提高执行效率.本文从Lucene架构下布尔查询的执行计划入手,研究了布尔查询的表示方式、执行时序、逻辑运算规则和子查询归并算法.根据布尔查询的执行计划,提出了深度为2的复杂布尔查询的化简规律和布尔逻辑运算满足交换律的特性,并从理论上证明它们的正确性.最后通过实验模拟仿真,验证这些规律的有效性.     

SHTQS: a telephonebased Chinese spoken dialogue system

1.INTRODUCTION Whenweneedtoobtainsomeinformationassoonand simplyaspossible,wearewitnessedofmanyinterac tivedialoguesystemsdevelopedintheworld[1～4].Withtherapiddevelopmentinspeechtechnologiesfor alotoflanguages,Chinesehastakensitsown place[5],andChineselanguageprocessinghasalsode velopedfast[6].Althoughtherearestillmanydifficul tiesinspeechrecognitionandlanguageunderstand ing,theaccomplishmentsinthesefieldsmakeChi nesespokendialoguesystempossible.CurrentlysomeinstitutesinChinasuchasChi …     

一种管线信息可视化编码方法的设计

针对管线信息可视化过程中,信息数据量庞大,离线查询比较困难的现状,设计了一种应用于管线重要信息的可视化编码方法。对图像颜色的三基色红、绿、蓝(R、G、B)分量,采用其百位数、十位数、个位数的数位及其不同取值,关联管线的相关参数数据,自动生成可视化图像。应用时,利用专用软件模块读取颜色分量值,即可方便地还原管线信息。使信息查询更便捷,而且可以进行离线查询。     

自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化

为了提高数据库多连接查询的优化效率,针对粒子群算法存在的早熟、局部最优等缺陷,提出一种自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化方法.该算法首先将遗传算法的交叉机制引入粒子群算法中,以保持粒子群的多样性,避免早熟现象出现;然后,引入动量算法平滑粒子搜索轨迹,加快粒子群的收敛速度;最后,将该算法应用于数据库多连接查询优化求解,以获得最优的数据库多连接查询方案.仿真结果表明,该算法提高了数据库查询效率,缩短了查询响应时间.     

基于时隙补偿机制的RFID混合查询树算法(AHQT)

标签防碰撞算法的优劣决定了RFID系统性能的好坏,针对标签识别的RFID系统前人已经提出了许多算法,但都有明显的缺点,包括识别速度慢、不稳定等．已有的算法主要分为两大体系：基于ALOHA的算法、查询树算法．基于混合查询树算法,引入时隙补偿机制和采用特定编码方式（曼彻斯特编码）,由标签中每三位中1的个数,决定标签响应时隙,大大降低了碰撞时隙,提高了识别效率．     

基于事件本体的查询扩展方法

针对用户获取互联网上事件类信息的需求,提出了一种基于事件本体的查询扩展方法,重点研究了该方法涉及的2个关键技术：查询内容与领域事件本体的匹配和基于事件本体的扩展项的选取．在中文事件语料库上,通过实验验证了方法的有效性．     

P2P环境下面向不确定数据的kNN查询方法

由于仪器的不精确和网络延时等原因,在传感器网络和P2P系统中数据都存在不确定性.为解决此问题,基于现有的集中式的不确定数据的kNN查询方法,提出了一种在P2P环境中对不确定数据的kNN查询方法.该方法在super-peer的网络拓扑结构的基础上,以一种扩展的R树(P2PR-tree)作为此查询算法的空间索引结构,解决P2P环境中对多维数据的索引.并且结合两种剪枝策略减小了候选集的范围和减少了查询在P2P网络中的网络代价.实验结果表明,该方法在减少网络代价方面具有较高的性能.     

SSH环境下的销售“3-1分栏报表”生成技术与算法研究

针对某集团ERP系统SSH(Strust,Spring,Hibernate)环境下需要研发销售"3-1分栏报表"时遇到的数据操作过于频繁和算法复杂度太高的问题,给出了解决问题的思路,以业务员、区域、客户、产品系列4个分栏使用"Groupby"HQL语句生成List集合,再转换为二维字符串数组,进而给出了算法假设、设计和实现,最终生成数据矩阵,使复杂度降低为O(n3),经测试该方法比"通常方法"约快19倍。     

基于二部图半监督方法的查询日志实体挖掘

基于用户查询日志的命名实体挖掘的目标是从用户查询日志中挖掘一组具有指定类别的命名实体。为解决已有用户查询日志实体挖掘研究工作中的种子实体不充分的问题,提出了一种基于二部图的半监督排序方法,利用实体之间的关系(实体共享查询模板)来改善实体排序效果。该方法首先基于候选实体和查询模板构建一个二部图,然后基于二部图将种子实体的类别相关性传播到其他候选实体,最后按照类别相关性得分对候选实体进行排序,并进一步给出方法中迭代过程的等价优化框架。实验结果表明本文提出的方法优于基准方法,具有较好的挖掘效果。