一个基于图的音乐数据模型与查询语言及其实现

图数据模型广泛应用于各种具有复杂关联数据的领域.针对现有音乐数据模型与查询语言在功能上的缺陷,首先提出了一个基于图的音乐数据模型Gra-MM,用图数据模型对复杂音乐数据进行建模,定义了图逻辑数据结构以及相关的图代数操作,然后给出了建立在Gra-MM之上的音乐数据查询语言Gra-MQL,定义了查询语言的BNF定义.Gra-MQL能够较好地处理音乐数据之间的复杂关联,同时具有音乐元数据检索和音乐内容数据检索能力,从而满足用户对音乐数据不同层次的查询需求,克服了传统图数据查询语言对复杂关联数据的表达能力有限、不能直接应用于音乐内容检索等不足.最后对实现的音乐数据库原型系统进行了介绍,对原型系统进行测试并给出实验数据,证明了模型以及查询语言的可行性.

基于图的音乐数据查询处理及优化方法

音乐数据之间存在复杂关联关系,适合用图数据结构对其建模并进行查询处理.然而现有的图查询处理算法只关注图结构特征,并未针对音乐元数据和音乐内容数据进行优化,查询效率不高.基于图音乐数据模型GraMM与查询语言GraMQL,提出了基于图的音乐数据查询处理算法.该算法根据音乐数据的特点,使用图结构剪枝、音乐元数据剪枝以及音乐内容剪枝3种策略对搜索空间进行剪枝,提高了查询效率.进而给出了调整查询顶点搜索顺序的优化方法以及基于开销模型的音乐内容剪枝位置优化方法,加快了查询处理速度.实验结果表明所提音乐查询处理及优化算法能高效处理音乐元数据和音乐内容数据查询请求.