使用Hash表和树位图的两级IPv6地址查找算法

为了提高IPv6地址查找效率,在分析IPv6路由前缀长度分布规律的基础上,提出了基于哈希表及树位图(Tree-bitmap)的两级IPv6地址查找算法。算法将长度为16,32,48和64比特的前缀分别存储在4个Hash表中,其余前缀的前16,32和48比特利用已有的Hash表存储,剩余的不足16比特的部分前缀利用树位图存储,并将树位图的入口地址保存在Hash表中。IP地址查找时在Hash表和树位图中进行两级查找。实验表明,该查找算法的平均内存访问次数为1～2,最坏情况下为7,适用于高速IPv6地址查找。

云格环境下基于P2P的动态资源发现机制

为在云计算平台上实现大数据的高效并行处理与访问,针对动态增长的异构资源所具有的集成与共享所形成的超强计算力结合网格计算,从基于服务计算的角度分析了云计算与网格计算2个不同框架体系的集成问题,探讨了一种资源与服务的统一描述机制,提出了云格体系下的一种分组生成树的P2P网络动态资源与服务发现算法,可实现海量数据的高效处理与访问.实验表明该算法具有一定的可行性与针对性.

基于垂直二进制位图的频繁模式挖掘算法

采用垂直二进制位图映射事务数据库,提出了用二进制位图生成一种新的NBFP-Tree结构,并据此提出了一种新的频繁模式挖掘算法NBFP-mine.该算法不产生候选集,对NBFP-Tree结构进行深度优先遍历一次,就可从NBFP-Tree结构上直接查找出最大频繁模式.最后,从理论分析和实践验证了它的高效性.

基于绩效管理的最大频繁模式挖掘研究

提出了对绩效管理关键绩效指标(KPI)的确定中挖掘最大频繁集的一种方法。该方法采用了位图数据格式;根据绩效管理中数据的特点,由用户的需求导出FP-tree。通过分析Apriori方法和FP-growth方法的优缺点,结合各种有效剪枝技术,对传统挖掘算法进行了改进,加速了FP-tree上的最大频繁集的生成,以适应绩效管理的应用环境。最后给出了实例以显示处理过程及效率。

结合分段位图和B^+树的云数据索引机制研究

针对位图索引数据存储空间大、检索效率低的问题,提出了一种结合分段位图和B^+树的云数据索引机制(BBI)。BBI在索引创建时按照一定的基数对元组数据进行分段,以段为单位建立位图索引,索引数据量的决定因子由属性值的取值范围转变为分段数与基数的乘积,大大减少了索引数据量;同时,在每个数据节点上建立B^+树,避免了数据检索时对非结果数据的逐个遍历,从而显著提高了数据检索效率。实验结果表明,BBI索引是一种性能较优的云数据索引机制。

基于数据仓库的OLAP中的索引技术研究

数据仓库建立好后,需要对其充分高效地利用,OLAP联机分析处理就是一个很好的数据分析展现工具。人们对速度的追求是永无止境的,建立索引可以更快捷地响应用户的查询。索引的种类很多,相关研究表明位图索引既能节省空间,又能利用其进行的位运算而提高相应的查询速度,然而位图索引对字段基数较低的字段有比较好的效果,当遇到字段基数较高的字段时也会占据大量的空间,其效果不及B-Tree索引,论文针对这种情况对位图索引进行了扩展,引入了标识符索引,并对其进行了比较讨论,最后提出可以根据维的各自特征建立不同的索引。

病毒入侵检测系统Snort的软硬件实现研究

本文深入的研究了病毒入侵检测系统Snort规则首部的两种不同的分类:软件分类和硬件分类,并且讨论了两种分类实现之间的区别。

使用FPGA进行网络入侵监测

FPGA技术已经被广泛用于实时网络入侵监测。一个称为BV-TCAM的数据包分类体系,它是用来实现以FPGA为基础的网络入侵监测系统(NIDS)。这个分类器每秒钟报出网络连接中的多个以比特单位的匹配,它结合了三重内容可设定地址的存储(TCAM)和比特向量算法(BV)。

实时数据库混合索引机制的设计与实现

在卫星地面设备监控中,需要将大量实时数据实时地存进数据库并提供实时查询。针对实时数据和Judy array数字树的特点,提出了一种基于内存映射文件的位图分配法,然后设计了一种哈希表、B+树和Judy array混合索引机制。通过大量记录的插入和查询,结果表明位图分配法能避免大量不可利用的内存碎片的产生,结合内存位图分配法的混合索引机制也为应用程序提供了实时的索引插入和查询。

基于位图索引和B+树的BLAST改进算法

针对BLAST算法在查找命中的过程中需要遍历数据库造成计算资源消耗的问题,提出了基于位图索引和B+树的数据存储方式以加快数据的检索。改进算法利用位图索引的原理建立数据库的单词-位向量表,并对这个表使用B+树再次进行索引,最终达到加快BLAST程序的运算速度。对于DNA序列这个方法能够使BLAST查找命中耗费的时间得到极大的减少。

无假阳性的可验证通配符可搜索加密

通配符可搜索加密因能够灵活地支持关键词的部分匹配,在安全存储服务中有重要的应用价值,但大多数现有的通配符可搜索加密方案都未考虑服务器恶意的情况,且利用布隆过滤构造索引,搜索结果存在假阳性.为此,本文提出了一个无假阳性的可验证通配符可搜索加密方案.该方案通过对关键词编码将通配符搜索转化为范围搜索,并利用保序加密保证明文文本字典顺序和密文数值顺序的一致性,对于含任意单字符通配符的关键词包含的明文文本字典区间都对应着确定的密文数值范围,实现了搜索结果无假阳性.进一步,提出有序二叉位图树(ordered binary bitmap tree,OBBT)索引与逐层匹配算法提高了搜索效率.通过在OBBT的叶子节点存储索引关键词对应的验证标签,实现了搜索结果正确性和完整性的验证.安全性分析表明方案是非适应性语义安全的.性能分析表明,相对以往方案搜索效率也有明显提升.

递归流包分类算法的改进

为解决递归流包分类(RFC)算法在大规则、多维、IPv6应用环境下出现内存消耗过大的问题,在RFC算法的基础上,提出了将源、目的地址字段与其他字段分开处理的新算法。首先,对地址字段使用几何学点定位分类模式处理,并将区间列表组织成平衡树结构以达到快速定位;其次,其他字段采用位图压缩表来代替预处理表;最后将这两部分的匹配结果组合得到最终的规则标识符。新的算法综合考虑了空间和时间性能,不仅大大地减少了存储开销,而且能保持相对快的查找速度。

改进的基于位图的中文分词词典

基于词典的中文分词技术,构建一个时空性能良好的词典机制是很重要,因此在这篇论文中,设计并实现了一种改进的中文分词词典机制,通过引进位图这种数据结构来标识二字词是否存在于词典当中。分析时间复杂度跟空间复杂度后:时间复杂度跟文献中一致,空间复杂度降低了。并且使用最大正向匹配算法与其它文献的词典机制进行对比,分析对比实验数据后表明:该词典机制时间消耗保持不变,内存使用量降低。

基于WNegNodeset结构的加权频繁项集挖掘算法

针对基于WN-list加权频繁项集挖掘算法(NFWI)中挖掘加权频繁项集(FWI)效率低的问题,提出了一种基于WNegNodeset结构的加权频繁项集挖掘算法(NegNFWI)。该算法首先采用了新的数据结构WNegNodeset,它是NegNodeset的扩展,该数据结构采用了一种新的基于集合位图表示的位图加权树(BMW-tree)节点编码模型,通过按位运算符快速提取WNegNodeset的节点集,避免了大量的交集运算;其次采用了差集策略快速计算项集的加权支持度,从而减少了计算量;最后通过仿真实验验证了算法的有效性和可行性。

Oracle查询效率主要影响因素分析

讨论影响Oracle查询效率的几种主要因素,包括索引的使用、SQL写法、统计信息,并以大数据量测试数据对各种影响因素做出定量分析,使得Oracle数据库相关技术人员在执行查询操作时,有较好的参考依据。

基于Bitmap时间区间查询算法及其在智能会议管理中的应用

为了解决时间区间查询算法耗时较长的问题,提出一种基于Bitmap时间区间查询算法。首先对时间区间序列数据编码得到有界Bitmap,分析其相似性度量,并优化搜索终止条件,然后基于S-tree索引结构设计了最佳优先搜索算法。实验结果表明,与现有的滑动时间窗口算法和传统Bitmap查询算法相比,本文算法查询耗时较少,具有良好的有效性和高效性。