动态查询与动态报表的集成化设计

讨论了一种以PowerBuilder为工具,实现动态查询和动态报表集成化的方法.使用户自己能够根据需求快速、灵活地设计查询或修改报表.该技术为MIS的开发和应用提供了有效的解决工具.     

MDS地图数据库系统设计与实现

介绍了一个集图象处理、模式识别和数据库于一体的面向军用地图的信息系统。该系统包括图象的二值化、平滑、分滑、拼接、基于特征向量的相似检索和ＱＰＥ查询语言的设计。图象的表示采用逻辑图象表示与物理图象表示并存的方法；逻辑图象表示包括图象物体的关系表示和图象物体空间关系表示。数据结构采用拓扑结构；ＯＰＥ查询语言采用类似于ＱＢＥ形式，具有图象查询和相似检索的能力。     

联邦数据库系统嵌套查询的处理方法

本文介绍一种解决联邦数据库系统嵌套查询的处理方法：它将嵌套语句转化为一个不含嵌套的语句，或分解为一组子查询，嵌套留在本地库综合处理，这样使得不论成员库是否支持嵌套查询，它的关系总能被嵌套语句使用。     

基于双树双索引结构的移动查询方法

为实现对有限范围内海量移动对象的有效索引,构建通用的移动查询解决方案,针对移动对象在道路网格中的运动特点,提出了预测实时运动速度的速度积累模型和预测未来聚集位置的基于双树双索引结构的移动对象查询方法.双树双索引结构利用网格划分思想构建空间分割树,实现对现有GG TPR-tree查询结构的拓展,并结合GG TPR-tree索引及建立于内存中的Hash索引以满足各种类型的移动查询请求.仿真实验表明,在回答受限范围内海量移动对象的确定性查询和统计性查询时,与传统方法相比,双树双索引结构在查询结果准确率方面有明显的改善.     

基于集合论的中文问答系统查询扩展

在汉语问答系统中,当用自然语言问句进行文档检索时,由于问句比查询词包含更多的语义信息,因此必须进行查询词扩展以提高信息检索的性能.通过分析已有的查询扩展方法,提出了基于集合论的查询扩展新方法.它结合了3种传统的查询扩展方法:语义词典法、自动相关反馈法和问题类型词.实验结果表明该方法在Web检索方面是有效并且优于传统的方法.     

基于云平台的电信数据仓库文件备份和分布动态调整算法

Hadoop利用统一的备份机制来确保数据的可用性和容错性.然而对于重要的文件块,只能通过修改配置文件来设置副本数量.通过分析电信业数据仓库文件的访问情况,提出文件备份与存放动态调整算法（BPDA）来提高数据局部性,以减少数据传输带来的I/O和网络消耗,提高查询效率.运用多副本一致性哈希算法,概率采样和竞争力弱化算法,得到每一个文件的最佳备份数和备份位置.实验结果验证了该算法可以提高查询关联效率.     

基于Term-Query-URL异构信息网络的查询推荐

查询推荐是一种帮助搜索引擎更好的理解用户检索需求的方法.基于查询的上下文片段训练词汇和查询之间的语义关系,同时结合查询和URL的点击图以及查询中的序列行为构建Term-Query-URL异构信息网络,采用重启动随机游走(Random Walk with Restart,RWR)进行查询推荐.综合利用语义信息和日志信息,提高了稀疏查询的推荐效果.基于概率语言模型构造查询的词汇向量,可以为新的查询进行查询推荐.在大规模商业搜索引擎查询日志上的实验表明本文方法相比传统的查询推荐方法性能提升约为3%~10%.     

基于混合处理模型的乱序数据流分布式聚合查询处理技术

为了解决现有的乱序数据流聚合查询处理技术不能在降低查询处理延迟,同时保障聚合查询结果的最终正确性的局限性问题,本研究设计了混合嵌入分布式流处理模块和分布式批处理模块的乱序数据流分布式聚合查询处理技术。该技术一方面基于用户给定的结果质量,限制自适应地优化流处理模块所用的缓冲区大小,从而尽可能降低流处理的查询处理延迟;另一方面基于备份于分布式数据存储系统的历史流数据,并以批处理的方式实现对极其晚到流元组的查询处理,从而保障聚合查询结果的最终正确性。基于真实的乱序数据流数据集对该技术进行测试分析表明:该技术在平均查询处理时延、查询结果精度和系统可扩展性方面,比目前最好的基于缓存的乱序数据流处理技术均具有显著优势。     

一种飞行数据相似子序列查询方法

飞行数据是一种典型的时间序列数据,其存在随机噪声以及各种复杂变形,导致了相似子序列查询困难。为此,提出一种基于DTW病态匹配的飞行数据相似子序列查询方法。首先,利用已知的查询序列样本集构建上、下边界曲线,同时给出了相应的下界距离,并证明了其正确性。以此建立下界算法,用于筛选相似度高的子序列。其次,利用DTW距离搜索路径病态匹配来对筛选后的子序列无效序列段进行识别并去除,解决了子序列有效匹配长度难以确定的问题。仿真实验结果表明：该方法可以较为精确地查询出相似子序列,其起止时间偏差可以控制在3 s以下,满足飞机飞行动作查询的实际需求。     

一种适应于动态环境范围查询的数据立方体

范围查询是对数据立方体进行数据分析的有效方法,预计算技术可以提高数据立方体范围查询的速度,实现快速的用户响应.近年来研究人员基于多维联机分析处理(MOLAP)预计算的研究主要以prefix sum及分块技术为基础,本文对分块方案及如何组织块内单元实施prefix sum方法进行探索,提出了前缀区域数据立方体结构(Prefix Region Cube,PRC),采用基于前缀区域的不规则的分块方案,这种分块方法利于从起始单元开始的前缀区域范围查询的实现.另外PRC在分块及对划分后的块内单元实施prefix sum时都采用回归分割技术,在不增加额外立方体空间的前提下,实现范围查询和数据更新的代价都为O(logdn).