空间数据挖掘查询语言GMQL的设计与使用

介绍了一种空间数据挖掘查询语言GMQL ,对该语言的设计和使用进行了研究。

SDML:基于空间数据库的空间数据挖掘语言

设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML。根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段 ,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言 ,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作。详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案 ,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题 。

多源空间数据库查询技术

为了实现多数据源空间数据集成,提出一种多源空间数据库查询系统框架.基于多数据源的空间对象关系模型,针对多数据源空间数据查询的需求,面向采用空间数据和属性数据分别管理的数据源,提出了支持查询分解和查询结果筛选的数据查询算法,分析说明了适用于空间数据查询的优化方法,形成了一套支持多数据源空间数据库查询技术.

XML/GML非空间数据查询的结构连接算法

为利用Dewey前缀编码索引方案实现对XML/GML文档的编码并消除其缺点,提出一种扩展的Dewey编码方案——Ex-Dewey。在保留Dewey前缀编码优点的同时提出节点插入及删除对已有节点编码值串无影响的更新策略。针对Ex-Dewey编码方案提出一种在XML/GML非空间数据查询时快速确定候选节点间先辈-子孙、父-子关系的结构化连接算法——ED-XQ-SJ。给出算法思想、描述与验证。该算法无须访问实际存储的节点,算法复杂度较低且I/O开销减少。

解析式表达动态连续场的空间数据库扩展

研究了动态连续场模型的地理信息的表达及其在空间数据库中的存储、访问和操作，提出了构建解析式表达的动态连续场抽象数据类型，在对象关系数据库中实现该类型的扩展,定义一系列动态连续场上的操作，并对结构化查询语言（SQL）进行扩展的方法，进而在PostgreSQL上实现了解析式表达动态连续场的基本数据类型扩展及一系列函数扩展，支持动态连续场对象的表达和操作，并通过实例演示了扩展SQL语句的功能。结果表明，将动态连续场用解析式表达并在空间数据库中实现扩展,不仅为动态场模型数据提供了完善的存储、访问和操作的机制，而且能在查询语言的层次上实现场模型数据和各类空间数据的集成应用，借助扩展SQL语言来实现面向问题的非过程化空间信息一体化处理。

空间数据库技术要点

主要介绍空间数据库的技术要点。包括3个方面:第一,空间数据模型,空间数据模型是空间数据库的核心,是空间数据库其他技术的基础;第二,空间数据索引,空间数据索引建立在空间数据模型的基础上,是空间数据查询的线索;第三,空间数据查询语言,空间数据查询语言提供了空间数据的访问和操作方法。这3个方面结合,使传统的关系数据库扩展到空间数据库,也使得能够方便、灵活地处理复杂的空间数据。

基于数据挖掘的数据库语言查询过程分析

针对现有数据库语言查询过程分析方法由于切分法不完善,导致查询语句存在着查询准确率低的问题,为此提出基于数据挖掘的数据库语言查询过程分析方法研究。将以查询语句分词数组为基础,通过数据库语义分析识别查询目标与查询条件,构建语义依存树,划分为集合块,并通过综合转换算法将自然语言查询转换为SQL语句。在此基础上,利用数据挖掘技术在数据库中定位用户需求数据,提取定位数据并反馈给用户,实现数据库语言查询过程的分析。实验结果显示:针对复杂查询语句来说,所提方法的查询目标与条件识别系数、SQL语句转换系数较大,表明该方法的查询准确率高,能够为用户提供更加便捷、准确的数据库服务。

一种数据挖掘查询语言DMQL

数据挖掘查询语言的设计是开发新一代数据挖掘系统的关键。文章首先总结了一组好的数据挖掘原语应该包括的内容,然后详细阐述了一种数据挖掘查询语言(DMQL)的各种语法,最后给出了一个实例。

分布式计算环境中的空间查询语言全局解析机制

讨论一种在分布式计算环境中实现基于全局逻辑的空间查询语言解析方法,并给出其实现机制。提出空间查询语言的全局解析模型及等价分布程序的概念,给出将全局空间查询语句解析为等价分布程序的方法。利用该方法能够完成全局空间查询语句到局部查询语句的映射,从而支持空间数据的分布式查询。

基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展

主题漂移和词不匹配是自然语言处理中一个难题,文本挖掘与信息检索的结合有助于解决该问题.鉴于此,本文提出一种基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展算法.该算法采用新的完全加权正负项集支持度和关联度计算方法以及模式评价框架,对初检用户相关反馈文档集挖掘与原查询词相关的正负关联模式,从模式中提取扩展词实现跨语言查询译后扩展.与现有基于伪相关反馈、加权关联模式挖掘的跨语言扩展算法比较,本文算法能有效地减少查询主题漂移和词不匹配问题,提高跨语言信息检索性能;本文模式挖掘方法可用于推荐系统,提高其准确性.

数据挖掘查询语言KDOL的研究与实现

目前KDD应用系统都是面向具体的任务,通用性很差,没有继承性,这使得KDD的研究很难获得突破性的进展.数据挖掘方法通常针对特殊用户请求,没有提供给终端用户获取规则的通用准则.虽然在商业数据库系统中有不同的图形化用户界面,但其最根本的"核心"关系查询语言SQL奠定了坚实的关系系统的研究和开发基础,使得信息交换和技术转移更加方便,得到了广泛的商业化应用.在这个意义上,关系系统的成功部分归结于关系查询语言的标准化.

基于项权值排序挖掘的跨语言查询扩展

为了改善自然语言处理应用中长期存在的主题漂移和词不匹配问题,本文首先提出一种加权项集支持度计算方法和基于项权值排序的剪枝方法,给出面向查询扩展的基于项权值排序的加权关联规则挖掘算法,讨论关联规则混合扩展、后件扩展和前件扩展模型,最后提出基于项权值排序挖掘的跨语言查询扩展算法.该算法采用新的支持度和剪枝策略挖掘加权关联规则,根据扩展模型从规则中提取高质量扩展词实现跨语言查询扩展.实验结果表明,与现有基于加权关联规则挖掘的跨语言扩展算法比较,本文扩展算法能有效遏制查询主题漂移和词不匹配问题,可用于各种语言的信息检索以改善检索性能,扩展模型中后件扩展获得最优检索性能,混合扩展的检索性能不如后件扩展和前件扩展,支持度对后件扩展更有效,置信度更有利于提升前件扩展和混合扩展的检索性能.本文挖掘方法可用于文本挖掘、商务数据挖掘和推荐系统以提高其挖掘性能.

基于代理的并行空间查询语言

目前针对并行空间数据处理的研究主要集中在空间数据划分及其在其基础上的并行空间算法,对空间并行数据库平台本身的可用性,如应用程序的开发模式、高并发请求支持等研究较少。为此,对开源并行关系数据库查询语言进行空间查询扩展,提出一种基于代理的并行空间查询语言,并实现相应的并行数据库平台原型。基于该平台开发标准的网络地图绘图服务,在高并发环境下使用该服务对海量矢量数据进行实时渲染。实验结果表明,该平台具有与传统关系数据库一致的开发应用模式,可提供无缝的衔接方式,在海量数据高并发的情况下具有较高的可用性及查询性能。

数据挖掘语言研究现状及发展

论文介绍了目前比较流行的几种数据挖掘语言及其标准化方面的研究进展,比较分析了几种数据挖掘语言的优缺点,并对这几种数据挖掘语言的结构和组成进行了探讨和研究,最后探讨了数据挖掘语言的发展趋势,以及需要解决的问题。

基于特征的空间查询语言

地理信息系统需要管理两类信息：一类是反映事物地理位置的空间数据；一类是反映事物相关特征的属性数据。着重描述空间数据的特性并给出一种不同于结构化查询语言（ＳＱＬ）的专门用于操纵空间数据的空间查询语言，以此分析地理信息系统强大的空间分析能力。

数据挖掘语言应用现状研究

数据挖掘系统需要的一个功能是支持临时和交互式数据挖掘的能力,以支持方便灵活而有效的知识发现。可以设计数据挖掘查询语言来支持这一功能,除了数据挖掘查询语言,数据挖掘语言也包括数据挖掘建模语言与通用数据挖掘语言,文章将分别阐述它们的特点,并进行比较。

空间查询语言GSQL及其解释器的研究与设计

空间查询语言是空间数据库与应用软件的接口,但由于传统的SQL不支持空间数据类型而对空间查询语句无能为力。本文在OpenGIS SQL的基础上,对空间查询语言GSQL进行研究, 并对其解释器进行详细的研究和设计。

dmGQL:一种新的数据立方梯度查询语言

现有数据立方梯度查询语言CubegradeQL主要是针对非实例化数据立方的,实际上,为了提高OLAP查询效率,数据仓库中往往保存了大量实例化的数据立方。本文我们改进了CubegradeQL语言,给出了一个新的查询语言dmGQL,dmGQL能够支持实例化/非实例化数据立方中的梯度查询,最后,我们讨论了dmGQL的查询处理。

关于数据挖掘语言应用现状的分析

伴随着现代科学技术的蓬勃发展与经济社会日益完善，人民持续增长的物质文化与精神文化需求同时对新时期计算机网络应用技术提出了更为全面与系统的发展需求。数据挖掘系统作为终端操作用户从大量数据库信息中高效筛选有效信息资源的一种高端应用系统，需要数据挖掘语言的大力支持。本文以数据挖掘语言为研究对象，从数据挖掘查询语言、数据挖掘建模语言以及通用数据挖掘语言的应用现状入手，对其进行了较为详细的分析与阐述，并据此论证了做好数据挖掘语言的研发及应用工作在进一步提升数据挖掘系统运行效率与工作质量的过程中所起到的至关重要的作用与意义。

数据仓库和数据挖掘语言初探

着重阐述了数据仓库的基本概念、特征和体系结构,并介绍了使DW作用得以发挥的决策支持工具。还介绍了几种数据挖掘语言及其标准化方面的研究进展,提出了数据挖掘语言分类的方法,在此基础上,对数据挖掘语言的结构和组成进行了探讨和研究,最后指出了数据挖掘语言的发展趋势,以及若干待解决的问题。