基于改进K近邻算法的海量不完整数据近似查询系统

由于现行海量不完整数据近似查询系统存在概率查询能力较差、查询时间过长、查询误差过大等问题,基于改进K近邻算法设计了一种新的海量不完整数据近似查询系统,并对系统的硬件和软件进行设计。通过信息源端、切换整合平台、查询端构建整体架构,选用4路模拟量差分输入、8632C004的P1同两片TKB730的输入/输出连接、SJW000电路、82B250电路、CAN总线连接电路构成系统硬件结构。由数据采集、数据查询、数据判断实现软件查询,同时设定嵌入式仿真软件、用户审计控制软件完成信息查询。实验结果表明,基于改进K近邻算法的海量不完整数据近似查询系统能够有效提高概率查询能力,缩短查询时间,降低查询误差。

海量不完整数据上基于维度组合的Skyline查询

随着互联网、物联网等信息技术的快速发展,多维数据日益增多,这些海量数据中往往伴随着大量的不完整数据,如何从海量不完整数据中高效地获取用户所需的近似的结果集是一个亟需解决的问题。针对海量高维的不完整数据集,提出了一种基于维度组合的Skyline查询算法,通过构建Rank List数据结构提高查询效率,并减少不完整数据对查询结果的影响;利用维度的不同组合,划分出查询子空间,并渐进地查询出每个子空间的最优先点,从而获得海量不完整数据集上均匀分布的Skyline点。实验结果表明,该算法与Iskyline算法相比,平均查询效率提高了85%,并且在数据量大、维度高时,较普通方法查询效率更高。