基于动态路网的分布式邻近目标查询算法

提出了一种基于实时路况信息的分布式邻近目标查询算法,采用基于Voronoi图的划分将地理信息存储在离它最近路口的智能摄像头上,实时路况信息由智能摄像头采集,通过对路口的畅通程度进行建模,估算出路口间通行所需要的时间。当有车辆查询邻近目标时,网络中的智能摄像头根据所在路口的畅通程度和到邻近路口的距离,在分布式查询过程中加入延时转发机制,广播目标路径询问的数据分组,使数据分组的发送能模拟当前的路况进行传输,从而获得到达邻近目标的路径。基于真实数据的实验结果表明算法是有效的,处理大量并发查询时的性能优于现有方法。     

基于多表的动态查询模块设计与实现

查询是信息管理系统中使用涉及用户最多使用最频繁的功能。为了提高用户查询的灵活性与查询效率,设计了基于多表的动态查询模块,使得用户可以自己选择查询数据项,动态组合查询条件。应用结果表明,该模块不仅提高了查询的灵活度与效率,而且增加了查询的信息量,用户的满意度达到了98%以上。     

无线传感器网络中基于值的kNN查询处理

提出一种基于值的kNN查询处理算法,该算法运用哈希函数将节点的数据映射到一个子区域中存储,采用基于位置路由实现了查询处理,并通过多点存储和可变存储区域减少节点的能量开销.实验结果显示该算法在生命周期和延迟方面都取得较好的效果.     

基于Agent的分布式查询优化研究

Internet上异构的软硬件环境以及多种并行机制对分布式查询优化技术提出了新的挑战，文章将分布式人工智能与数据库管理系统两个研究领域相结合，给出了基于Agent的分布式查询优化系统模型，在该系统中，Agent采用了典型的慎思型体系结构，即BDI模.Agent具有信念库，目标库并在此基础上进行学习和推理，多个Agent之间通过协调，协作以及协商以支持分布式数据库系统的动态查询优化和规划的执行，提高系统的查询效率。     

基于Oracle的Web图表动态查询与显示

阐述了Web数据库应用中图表页面的动态显示问题,并详细介绍了微软ADO控件与Oracle数据库的连接,动态SQL查询及基于查询结果的动态图表发布的具体实现。     

网上动态数据库查询

介绍如何利用当今计算机界最为流行的WWW技术及Java编程技术等，设计一种从网上动态查询数据库信息的方法。     

基于洗牌策略的Sybil攻击防御

 洗牌策略从理论上解决了分布式哈希表(DHT)的Sybil攻击问题.为克服敌手作弊,引入受信节点构成分布式认证系统,由受信节点对新加入节点进行认证,保证节点签名和ID不能伪造;同时引入记录洗牌加入过程的票据来判定节点合法性,杜绝了敌手积累过期ID.由于保存票据的数量决定了论文提出算法的应用效果,通过理论分析和仿真实验证实设计的算法需要保存的票据数量不大,保证了算法的可行性.     

基于哈希表查询的CAVLC解码查表优化算法

主要针对当前H.264/AVC中CAVLC中的标准解码方法 TLSS查表时存在查表时间长的问题,提出了一种全新的基于哈希表快速查询的CAVLC解码查表优化方法。在CAVLC解码查表中引入哈希表查找技术,提高了CAVLC解码查表速度,降低了CAVLC解码中不规则可变长码表(UVLCT)的码字获取时间,从而减少CAVLC解码查表时间。实验仿真结果表明,在没有丝毫降低视频解码质量前提下,相比于标准TLSS方法,提出的新算法可以提高约18%~22%的表查找时间。     

基于Hadoop的详单云查询系统设计

基于Hadoop的分布式系统架构能有效提升详单查询的吞吐量和可靠性,较传统的小型机+磁盘阵列方式,能显著地降低成本,保护投资。     

基于动态熵搜索的故障隔离策略研究

为了进一步缩短平均故障隔离时间,在直接熵法和间接熵法的基础上,提出了动态熵搜索的故障隔离策略.该方法以系统最大动态熵作为测试选择的依据,并以动态熵为核心遍历搜索而建立故障隔离决策树.算例验证表明:与直接熵法和间接熵法相比较,该方法所需的测试少,且减少了平均故障隔离时间.     

搜索引擎中信息动态采集策略的研究

为了能及时采集到有关网页信息,搜索引擎应根据相应网站及其更新速度,动态调整其信息采集的频度.本文就模型化网页更新过程以及根据相关性动态调整搜索引擎的信息采集频度进行了探讨.一方面使用泊松过程来描述网页更新并分析了搜索引擎如何有效完成信息采集;另一方面采用基于网页从属关系和内容分析的相关性来调节该过程,使得在进行信息采集与数据更新时的针对性更强.实验表明了该方法的有效性.     

Parallelizing Modified Cuckoo Search on MapReduce Architecture

Meta-heuristics typically takes long time to search optimality from huge amounts of data samples for applications like communication, medicine, and civil engineering. Therefore, parallelizing meta-heuristics to massively reduce runtime is one hot topic in related research. In this paper, we propose a MapReduce modified cuckoo search (MRMCS), an efficient modified cuckoo search (MCS) implementation on a MapReduce architecture-Hadoop. MapReduce particle swarm optimization (MRPSO) from a previous work is also implemented for comparison. Four evaluation functions and two engineering design problems are used to conduct experiments. As a result, MRMCS shows better convergence in obtaining optimality than MRPSO with two to four times speed-up.     

Parallelizing Modified Cuckoo Search on MapReduce Architecture

Meta-heuristics typically takes long time to search optimality from huge amounts of data samples for applications like communication, medicine, and civil engineering. Therefore, parallelizing meta-heuristics to massively reduce runtime is one hot topic in related research. In this paper, we propose a MapReduce modified cuckoo search (MRMCS), an efficient modified cuckoo search (MCS) implementation on a MapReduce architecture-Hadoop. MapReduce particle swarm optimization (MRPSO) from a previous work is also implemented for comparison. Four evaluation functions and two engineering design problems are used to conduct experiments. As a result, MRMCS shows better convergence in obtaining optimality than MRPSO with two to four times speed-up.     

分布式搜索引擎系统中协作检索机制的研究

协作检索是分布式检索的研究热点。针对如何优化查询策略、以最小的代价实现协作查询问题，基于分布式信息聚类思想．提出了一种根据各个站点的特征向量来控制参与协作查询的站点数量的构想，并给出了一种协作检索算法。测试证明，该算法在基本不影响查询结果质量的前提下确实能降低查询代价。     

A Query Scope Agent for Flood Search Routing Protocols

Flood-search on-demand routing has received considerable interest for its application to mobile ad hoc networks. To alleviate the effects of flooding the network with control packets to discover a route, the concept of an expanding ring search (ERS) has been proposed elsewhere for reducing the packet transmission overhead of the route discovery process. Essentially, ERS consists of incrementally increasing the allowable hop radius of the flood search until a route to the target node is returned. However, ERS incurs additional latency to successfully complete the route discovery procedure. This paper presents a query scope agent (QSA) that assists in the selection of an appropriate ERS. The QSA accepts as input, from the user or network application, a maximum allowable value for route discovery delay. The QSA then estimates network parameter values to determine an ERS approach that satisfies the delay requirement while reducing expected packet transmission overhead. Simulation results show that it successfully achieves this objective. Further, the QSA incurs little communication and computation overhead, and operates in a distributed and asynchronous fashion.     

基于MapReduce的增广动态Skyline查询处理方法

Skyline查询能够计算大规模的数据集中满足多个标准的最优解,被广泛应用于多目标决策等领域.动态skyline查询作为skyline查询的一种重要变体,其结果随着查询点的不同而动态改变,为用户在指定查询要求方面提供了更大的灵活性.然而,随着数据量的不断增加,动态skyline查询会产生大量的查询结果,忽略了查询点的维度方向性和数据的全局整体性,给用户的选择带来极大困难.因此,需要进一步优化动态skyline查询的结果集,提高全局整体性,过滤冗余数据.针对上述问题,提出一种基于MapReduce的增广动态skyline查询处理方法.该方法将原始数据按照维度信息进行分区,在多个节点并行计算动态skyline,优化传统动态skyline结果集,同时提供全局更优的结果供用户选择.在此基础上,针对用户给出某些维度的容忍度的情况,提出一种引入用户容忍度的增广动态skyline查询处理方法.该方法可以根据用户容忍度缩减增广动态skyline查询的原始数据集,很大程度上减少中间结果的比较次数,并且提高了结果集的准确度.大量实验证明,基于MapReduce的增广动态skyline查询处理方法具有更好的有效性、准确性和可用性.     

DB2数据库查询优化策略

数据库的查询优化是改善应用程序性能的重要手段。通过分析IBM DB2数据库系统的最优化处理器的工作原理,对查询性能影响较大的统计信息更新、索引建立、SQL查询语句构造3个方面提出具体优化建议。建立了一套完整的测试方案,对每一条优化建议都使用具体SQL语句进行严格的验证。开发者要注意分析查询语句的时间开销和空间开销,才能写出较优的查询语句。     

On Semantic Caching and Query Scheduling for Mobile Nearest-Neighbor Search

Location-based services have received increasing attention in recent years. In this paper, we address the performance issues of mobile nearest-neighbor search, in which the mobile user issues a query to retrieve stationary service objects nearest to him/her. An index based on Voronoi Diagram is used in the server to support such a search, while a semantic cache is proposed to enhance the access efficiency of the service. Cache replacement policies tailored for the proposed semantic cache are examined. Moreover, several query scheduling policies are proposed to address the inter-cell roaming issues in multi-cell environments. Simulations are conducted to evaluate the proposed methods. The result shows that the system performance, in terms of cache hit ratio, query response time, cell-cross number and cell-recross number, is improved significantly.     

基于查询性能预测的案例库维护策略

案例库维护是基于案例推理系统的重要组成部分。针对此将查询性能预测思想应用于基于案例推理系统的案例库维护中,设计了案例增加策略及案例删除策略,分析了基于异构案例的组织方式,重点论述了案例检索日志的构建方法。实验结果表明,该方法能够使案例库维护具有较好的自适应性。