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P2P网络中的Anytime多维范围查询处理: P2P环境下的数据管理具有高可扩展性,可以为数以万计的用户提供数据管理服务。多维范围查询是数据管理系统中一项不可替代的基本查询功能。然而,当在P2P环境下一个范围查询涉及大量节点时,执行查询的时间代价和网络带宽消耗非常巨...; 王金宝高宏张炜; 关键词：P2P 范围查询直方图; 文献传递

关系数据库上基于语义的top-k关键字查询: 给定关键字集合,关系数据库上的关键字查询返回一个元组连接树集合.现有的关键字查询处理方法要求元组连接树的每个叶节点至少包含一个查询关键字.但是,这些方法都忽略了与查询关键字语义相关的元组.因此,提出一种基于语义的关键字查...; 李一罡张炜高宏; 关键词：TOP-K 语义关系数据库; 文献传递

海量数据上的近似连接聚集操作被引量：3: 2010年; 连接聚集操作是一种常用并且非常耗时的数据库操作.相对于准确查询,满足用户给定置信区间的近似结果由于其快得多的响应时间,更受用户的欢迎.作者分析发现现有的工作无法以既高效又满足给定的任意置信区间方式来处理近似连接聚集,因此提出了一种新的算法——(p,ε)-近似连接聚集查询(pε-AJA)来有效地返回满足任意置信区间的近似连接聚集结果.文章提出且预计算两个数据结构:连接随机样本(JRS)和连接位置索引对表(JPIPT).利用JRS,pε-AJA向用户返回近似结果的快速响应.如果利用JRS得到的近似结果没有满足给定的置信区间,pε-AJA利用JPIPT获得更多的随机连接元组.文中提出一种采样算法来获得JPIPT给定数量的样本,并且利用获得的JPIPT样本,该文提出的算法可通过对连接表的一遍顺序扫描获得连接元组.该文还提供了JPIPT和JRS有效的构建和维护算法.实验结果表明:pε-AJA可以获得相对于准确查询1～5个数量级的加速,并且可以有效地完成JPIPT和JRS的构建和维护操作.; 韩希先杨东华李建中; 关键词：海量数据

一种支持大规模稀疏数据表上相似性查询的索引设计: 基于Web 2.0的社区系统在互联网上的出现引出了全局表的概念(universal tables),并使得大规模稀疏数据表(large sparse table,LST)得到了广泛的应用。一个LST通常包括数千个以上的属...; 李博多李建中高宏彭丽萍; 关键词：相似性查询索引; 文献传递

RB树:一种支持空间近似关键字查询的外存索引被引量：9: 2012年; 空间近似关键字查询包含一个空间条件和一组关键字相似性条件,这种查询在空间数据库中返回同时满足以下条件的对象:1)对象的位置信息满足查询中的空间条件;2)对于查询中的任何一个关键字,对象中至少包含一个关键字与其相似度大于给定阈值.随着当前数据的爆炸性增长,空间数据库无法完整地存放在内存中,因此空间数据库需要支持空间近似关键字查询的外存索引.目前,还没有在外存中支持精确的空间近似关键字查询的索引结构.设计了一种新型的外存索引RB树,在外存中支持精确的空间近似关键字查询.RB树支持的空间近似关键字查询包括多种空间条件,如范围查询、NN查询,同时支持多种关键字相似性度量,包括编辑距离、规范化编辑距离等.通过真实数据中的性能测试验证了RB树的效率.; 王金宝高宏李建中杨东华; 关键词：空间数据库关键字查询处理索引外存

DBCC-Join:一种新的高速缓存敏感的磁盘连接算法: 随着CPU和内存的性能差距越来越大,系统设计者在CPU寄存器和内存之间插入高速缓存来弥补这个差距.高速缓存的数据存取速度远高于内存,所以数据库操作要获得更好的性能就必须考虑充分利用高速缓存.基于磁盘的连接操作是一种常用并...; 韩希先杨东华李建中; 文献传递

TKEP:海量数据上一种有效的Top-K查询处理算法: 在许多应用领域中,top-k查询是一种十分重要的操作,它根据给定的评分函数在潜在的巨大的数据空间中返回k个最重要的对象.不同于传统的TA算法,NRA算法只需要顺序读就可以处理top-k查询,从而适合于随机读受限或不可能的...; 韩希先杨东华李建中; 关键词：海量数据 TOP-K; 文献传递

传感器网络中一种基于两阶段睡眠调度的目标跟踪协议被引量：9: 2009年; 移动目标跟踪是传感器网络的一个重要应用.网络中传感器节点协作发现目标并将对目标的感知信息反馈给用户.为了有效地减少网络能耗和提高跟踪质量,文中提出一种基于两阶段睡眠调度的目标跟踪协议.该协议将整个跟踪过程划分成两个阶段,根据各阶段对节点密度要求的不同,分别采用不同的睡眠调度机制.文中进一步对所提出协议进行优化,在保证跟踪质量的同时最小化系统能耗.最后用36个传感器结点验证了所提出协议的有效性.; 任倩倩李建中高宏程思瑶; 关键词：无线传感器网络目标跟踪睡眠调度网络覆盖网络划分

无线传感器网络的研究进展被引量：561: 2008年; 随着传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术的迅速发展,无线传感器网络应运而生.由于无线传感器网络的广阔应用前景,它已经成为21世纪的一个新研究领域,在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量挑战性问题.从2000年开始,国内外无线传感器网络的研究日趋热烈,取得了大量研究成果.从无线传感器网络的网络通信技术、基础设施技术、中间件技术、数据管理技术、节点及其嵌入式软件技术等5个方面系统综述了无线传感器网络的研究进展,讨论目前存在的问题和需要进一步研究的方向,并提供了广泛的参考文献.; 李建中高宏; 关键词：传感器节点传感器网络通信协议中间件数据管理

TKEP:海量数据上一种有效的Top-K查询处理算法被引量：18: 2010年; 在许多应用领域中,top-k查询是一种十分重要的操作,它根据给定的评分函数在潜在的巨大的数据空间中返回k个最重要的对象.不同于传统的TA算法,NRA算法只需要顺序读就可以处理top-k查询,从而适合于随机读受限或不可能的场合.文中详细地分析了NRA算法的执行行为,确定了增长阶段和收缩阶段中每个文件需要扫描的元组个数.文中发现在海量数据环境中,NRA在增长阶段需要维护大量的候选元组,严重影响了算法的执行效率.所以,文中提出一种新的海量数据上的top-k查询算法TKEP,该算法在查询的增长阶段就执行早剪切,从而大大减少增长阶段需要维护的候选元组.文中给出了早剪切操作的数学分析,确定了早剪切操作的理论和实际剪切效果.据作者所知,该文是第一篇提出在top-k查询的增长阶段执行早剪切的文章.实验结果表明,和传统的NRA相比,TKEP在增长阶段维护的元组数量减少3个数量级,需要的内存量减少1个数量级,TKEP算法获得1个数量级的加速比.; 韩希先杨东华李建中; 关键词：海量数据 TOP-K

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教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-05-0333)