基于嵌入式关系的一种Multi-join算法

去掉第一范式“原子属性”的限制条件而得到的关系模式称作嵌入式或扩展的关系模式。嵌入式关系模型已经被数据库理论界接受为一种规范的关系模型,它可以有力地支持存储树型(层次)或图形(网状)数据的系统,比如办公自动化、多媒体系统等许多新的应用领域。试验及分析证明嵌入式关系模型与符合第一范式的关系模型同样严格,换句话说,只要遵守更高的规范形式,删除1NF关系“原子属性”

Multidimensional Data Querying on Tree-Structured Overlay

Multidimensional data query has been gaining much interest in database research communities in recent years, yet many of the existing studies focus mainly on ten tralized systems. A solution to querying in Peer-to-Peer（P2P） environment was proposed to achieve both low processing cost in terms of the number of peers accessed and search messages and balanced query loads among peers. The system is based on a balanced tree structured P2P network. By partitioning the query space intelligently, the amount of query forwarding is effectively controlled, and the number of peers involved and search messages are also limited. Dynamic load balancing can be achieved during space partitioning and query resolving. Extensive experiments confirm the effectiveness and scalability of our algorithms on P2P networks.

基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法

为提升金融业务数据库查询精准度和效率,设计了一种基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法。首先,构建多级索引的逻辑结构,设计多级索引表构建过程;其次,进行金融业务数据特征融合,为金融业务数据查询准备好数据条件;最后,设计金融业务数据库精准查询算法,完成基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法设计的全过程。实验结果表明:设计方法的金融业务数据库查询精准度均在90%以上,最高可达到98%,而且查询所需时间最短仅为5.25 s。本设计方法的适用性极强,具有较好的应用前景,以期能够为金融业务数据的精准高效查询提供参考借鉴。

跨节点RDF关联路径检索技术研究与实现

【目的】跨节点关联路径检索是实现大规模分布式场景下科学数据关联发现的重要手段,如何突破多节点多跳查询的效率和准确性是一个关键技术难题,相关解决方案和技术具有重要而广泛的应用前景。【方法】本文提出了以RDF类关系为驱动的跨节点关联路径检索技术,该技术以分布式节点RDF类关联关系构建为基础,将跨节点数据实体关联检索映射为RDF类关联检索,进而以RDF类关联关系为基础,指导SPARQL联邦查询语句的动态封装,实现关联数据跨节点检索。【结果】通过测试验证,本文技术方案能有效提升跨节点RDF关联路径检索的效率和质量,可以支持多数据源节点,任意关联方向,多跳的动态查询。【结论】基于RDF类关系驱动的跨节点关联路径检索技术,为解决分布式环境下的数据联合查询提供了一种高效且准确的解决方案,有望在复杂网络环境及大数据应用场景中发挥重要作用。

基于层级多标签的农业病虫害问句分类方法

随着信息化技术的快速发展,农户通过线上智能农业问答系统解决线下农业病虫害问题已成为趋势。问句分类在问答系统中发挥着至关重要的作用,其准确性直接决定了最终返回答案的正确性。传统的单标签文本分类模型难以直接准确捕捉到农业病虫害问句的确切意图,而且由于缺乏大规模公开的农业病虫害问句语料,使得现有研究具有一定的难度。为此,本文基于树状结构构建了一个农业病虫害问句层级分类体系,由问句模糊性向精确性逐层细化分类,旨在克服农业问句的语义复杂性;此外,引入对抗训练方法,通过构建对抗样本并将其与原始样本一同用于大规模语言模型的训练,以提高模型泛化能力,同时缓解了因语料不足而产生的问题。通过对真实问答语料库的实验验证,本文提出的方法能够提升农业病虫害问句的分类性能,可为农业病虫害自动问答系统提供有效的问句意图识别。

基于一致性哈希算法的分布式数据库索引查询优化方法

为了解决分布式数据库索引查询负载不平衡的问题,基于一致性哈希算法设计了分布式数据库索引查询优化方法.根据分布式数据库服务器节点CPU处理能力、带宽和缓存大小,采用动态反馈机制计算各服务器节点的索引查询负载率,通过一致性哈希负载平衡算法将任务分配给各服务器节点,并实时调整负载.以最小总代价为目标,利用多蚁群算法求得最佳查询路径.实验结果显示,基于一致性哈希算法的优化方法整体曲线趋势较平稳,在用户请求数量为4 000条时,最大负载平衡度为1.5%,全程响应时间小于35 ms.这说明该方法能够有效调整分布式数据库的负载分布,且受数据库规模影响较小,具备强大的查询响应能力.

基于分组查询树的RFID标签识别算法

为了解决多标签碰撞问题,设计一种新型RFID防碰撞算法。通过在QT防碰撞算法基础研究,针对大量移动标签场景提出了一种分组查询树防碰撞(GQT)算法。新算法通过将标签ID码进行分组的方式进行重新编码,按连续三比特位一组形式进行组合,同组之间前两位做异或或者同或运算,如果异或结果得到的是第三位的值,将这组编号为0,如果同或运算结果为第三位的值,将这组编号为1,交叉进行编号,将生成的编号进行重新编码形成新的二进制比特位,最后采用查询树算法进行识别。理论分析表明GQT算法能消除空闲时隙,仿真结果表明,与QT算法和AHT算法作比较,GQT算法能减少碰撞时隙数,并且在大量标签数的情况下,算法识别效率能保持在0.76左右。可见GQT算法在物流运输、贮存、管理等场景具有良好的应用价值。

村组界线测绘数据库管理系统的设计与实现

针对四川省某市约500 km^(2)村组界线测绘项目,设计研发了一套村组界线测绘数据库管理系统,包括权限管理、工程管理、数据管理和成果输入输出四大模块。该系统基于.NET framework平台,利用数据库存储服务,解决图属分离的结构化和非结构化数据管理问题,实现桌面端、服务端功能研发。系统实现批量、高效导入基础格式数据,存储在后台数据库内,可方便地实现数据的入库、增加、查询、修改、报表一体化输出等功能,有效缓解了大量数据、多种类、长工期跨度的项目管理成本,为项目的数字成果归档管理提供了技术支撑,提升了生产效率。

基于知识图谱的大坝安全智能监控预警方法

大坝监测点数量众多、分布无序,传统监控方法难以描述监测点之间的空间关系和结构机理关联特性。针对此问题,本文提出一种基于知识图谱的大坝安全智能监控预警方法。首先,参照知识图谱要素特征,明确大坝监测点命名规则、拟定监测点空间相邻关系和数据序列相似关系的判定规则、提取监测点的内在属性特征,提出大坝安全监控知识体系;其次,以Neo4j图数据库为基底,采用网状图结构描述监测点的复杂关系和内部特征,构建大坝安全监控知识图谱;然后,基于图数据库知识引导和多级关系查询能力,建立监测点的关联响应机制,将异常监测点识别出来并划分为不同异常测点组,明确各异常测点组之间的结构机理关联特性;进一步,提出多测点聚集度概念并构建异常测点组的空间影响区域算法,并以坝体的异常影响区域为核心计算大坝运行性态分数,从大坝整体结构层面进行综合监控预警;最后,以一座混凝土重力坝的部分坝段为例,验证所提出方法的可行性。研究表明:该方法充分利用知识图谱在信息融合、类脑推理方面的优势,将大坝监测点整合成数据网络进行统一分析,提出异常监测点的结构影响区域概念,并以此为依据对大坝安全进行评判,在综合考虑监测点数量、空间分布、结构机理关联特性情况下实现多测点大坝安全监控预警。

电力用户信息的多区块链管理及跨链查询方法研究

区块链技术在保证电力用户信息安全隐私上具有良好表现及前景,但其去中心化特点带来节点存储压力过大的问题,导致节点服务器运行速度过慢,交易处理性能低下。为减轻节点的存储任务,提出多链管理及跨链查询的方法。利用多通道技术对账本进行多路隔离,实现了巨量数据节点的多链管理。针对多链间的“数据孤岛”问题,增加中间人节点并结合键值查询方法实现了跨链查询,从而成功构建了具备多链管理及跨链查询的电力用户信息区块链管理系统。系统测试表明:在保证用户信息安全隐私的前提下,有效缓解了节点存储压力过大的问题,系统稳定高效且能够跨链查询。该方法实现了电力用户信息安全存储、系统高效运行、数据全局共享,为推动国家电网数字化建设提供参考。

基于Multi-RQP方法的数据库测试数据生成研究

软件测试是必需的保证软件质量的重要手段,数据库测试已被高度重视。测试数据自动生成是数据库测试的重要工作。测试数据生成的质量直接影响测试的完备和效率。本文首先阐述多语句逆向查询处理(Multi-RQP)方法的基本思想,接着举例详细分析应用该方法的两大要素,即RQP-disjoint与Query Refinement,然后提出应用拓展,最后指明进一步研究的方向。

多源异构数据融合与高性能图数据库查询引擎设计

随着信息时代的快速发展,多源异构数据的整合和利用变得日益重要。文中着眼于解决多源异构数据融合与高性能图数据库查询引擎设计的问题,提出了一种创新的方法。首先,探讨了数据融合的重要性以及在整合过程中面临的挑战,特别是在异构数据类型、格式和来源多样的情况下。接着,介绍了高性能图数据库的基本原理,并根据数据融合的需求设计了一种高效的查询引擎。文中设计了一个多层次的数据融合模型,并提出了相应的查询优化算法,以应对数据融合过程的复杂性和多样性。

多源异构数据融合与高性能图数据库查询引擎设计

文章针对多源异构数据整合及高性能图数据库查询引擎设计问题,提出创新技术解决方案。通过深度融合实现数据整合与高效存储,并引入先进图数据库技术,以快速响应复杂查询请求。实验证明,该系统在多源异构数据融合和图数据库查询方面具有明显的性能优势,为实际应用提供了可行解决方案。

一种基于jQuery的跨模块通信机制的改进方案

随着互联网技术的迅速发展,互联网产品在不断迭代的过程中也向着复杂化发展。目前,Web前端产品已经成为互联网产品的一个重要分支,本文研究了Web前端的开发模式。在模块化开发的基础上,提出了传统的基于j Query的跨模块通信机制的不足,给出了一种基于j Query的改进的跨模块通信机制的解决方案,为开发人员提供了跨模块通信机制的一种设计思路。

Multi-Radio无线传感器网络中基于缓存和信道切换的数据查询算法的研究

针对Multi-Radio Multi-Channel传感器网络中链路服务质量和信道冲突等问题,提出并证明了基于缓存和信道切换的数据查询问题是一个NP完全问题.根据数据流守恒和链路-信道等约束条件,建立线性规划方程,得到该问题的最优解模型,并提出了一个多项式时间的近似算法——贪心新覆盖数据算法.该算法采用动态规划策略最小化缓存节点将单位数据包传输到查询节点所需要的路径时延,再贪心选择其具有最小路径时延的缓存节点,收集其新覆盖数据.理论分析和实验结果表明,提出的方案能有效地减少数据收集时延,提高数据查询效率.

道路网多用户偏好Top-k天际线查询方法

已有的天际线(Skyline)查询主要聚焦于单用户场景,并基于单用户模型进行Skyline计算,而较少考虑道路网环境下多用户情况.为了弥补已有方法无法解决道路网络环境下多用户偏好和权重Top-k Skyline查询问题的不足,提出了一种基于道路网环境下多用户偏好Top-k Skyline(multi-user preference Top-k Skyline,MUP-TKS)查询方法.在道路网环境下考虑多用户的不同偏好和权重进行Skyline查询,可以快速得到符合查询用户群偏好和权重的结果集,提供用户群更好的决策支持.MUP-TKS首先通过所提的G_DBC算法,利用道路网中数据点与查询点之间的位置关系和新的索引结构Vor-R*-DHash剪枝、过滤数据点,从而得到距离较优集;再利用静态Skyline集不变的性质,预先计算、保存该集合;然后通过所提的新支配关系对距离较优集与静态Skyline集取并集后的集合S进行放松支配;最后利用所提TK_DC算法对经过放松支配后的候选结果集打分,依据数据点得分情况,排序输出Top-k个结果集返回用户群.理论研究与实验表明,所提方法具有较好的效率与可靠性.

用于多表连接优化的深度强化学习嵌入表示

针对数据库查询优化中多表连接优化问题,任务是找到一个合适的连接顺序使查询执行计划最优,为此提出一种查询语句的嵌入表示方法SmartEncoder。通过优化查询语句中多表连接的嵌入表示信息,得到更丰富的关于连接的信息,将多表连接顺序选择优化建模为深度强化学习问题,根据动作的概率分布选择连接,从过去的经验中学习,生成更好的查询执行计划。在Join Order Benchmark数据集上的实验结果表明,SmartEncoder能够有效提高查询的效率。

联合收获机知识库数据多表联合查询方法研究

联合收获机知识库系统使用SQL Server数据库,数据库中的众多数据表具有独立性,便于构建和管理。但当知识库数据量达到一定规模后,对数据表逐一查询不具有可操作性,将全部数据表融合又会导致数据结构混乱、内容表述不清、技术无法实现。针对这一问题,提出联合收获机知识库数据多表联合查询方法。从多角度划分数据表类型,分析联合收获机知识库数据存储结构,设置多表联合数据管理范围;应用SQL(Structured query language)语言将多表信息融合为数据集并存入临时表中,实现多表联合运行;利用人机交互界面将用户查询需求转换成多表联合查询语句,生成查询结果,实现多表近似范围查询和多表精确定位查询。多表联合查询与传统单表知识查询之间的测试结果表明,多表近似范围查询比系统原有的单表近似范围查询节约用户操作时间50%及以上,最高达到90.4%;多表精准定位查询比系统原有的单表精准定位查询节约用户操作时间48.1%及以上,最高达到89.6%。多表联合查询的实现使联合收获机知识库系统具有实用性与可行性,可为同类知识库系统数据管理提供可借鉴的思路和方法。

基于层级BiGRU+Attention的面向查询的新闻多文档抽取式摘要方法

针对现有大多数面向查询的多文档抽取式摘要方法通常是将句子的内容显著性及查询相关性分开计算的,且对向量表示的建模不充分的问题,提出一种基于层级BiGRU+Attention的面向查询的新闻多文档抽取式摘要方法.首先,通过训练层级BiGRU+Attention神经网络模型,获得具有丰富上下文语义信息的句子、文档向量表示;并在此过程中通过双线性变换注意力机制,使得文档向量表示不仅具有反映文档深层主旨信息的基本特性,还融入句子与用户查询的相关性信息,然后利用句向量与其进行相似度计算获得相应的句子重要性得分;其次,由句子重要性得分、句子中包含的关键词特征、句子的长度特征以及句子的时序权重系数加权组合得到最终的句子综合特征权重得分;最后,利用MMR算法来选择摘要句.实验结果表明,与其他方法相比本文提出的方法能在一定程度上提高面向查询的多文档抽取式摘要的质量,具有一定的有效性及优越性.