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1.
大型数据库中,数据种类和数量较大,其中的强冗余数据干扰了需要查询的数据,导致数据关联属性弱化,查询数据过程中,严重干扰数据库查询的精度。提出一种基于弱匹配区域划分模型的数据库分区查询方法,在数据库中融入弱匹配区域的概念,依据数据融合属性特征,对数据属性融合差异较大的区域进行分割,获取数据弱匹配区域,在该区域中运算最大数据属性弱匹配度的相似性并进行聚类分析,实现弱匹配区域数据属性特征的过滤,利用弱匹配区域划分模型下数据库修补技术对数据进行实时关联修补,通过弱匹配区域的数据库查询优化方法,删除失效数据,缩小数据库中数据的冗余性,实现数据库中数据查询的优化。实验结果说明,采用所提方法进行弱匹配区域划分模型下数据库库查询,具有较高的查询效率和准确率。 相似文献
2.
《科技通报》2015,(12)
为解决数据库访问中的关联数据推荐问题,进行数据库的多层时态属性重构,提高数据库访问能力。传统的数据时态属性重构技术采用文本信息特征分类重构方法,无法有效满足多模数据推荐中的数据库访问环境。提出一种支持多模推荐的数据库多层时态属性重构优化访问技术。构建数据库的多层时态数据重构数据结构模型,在重构过程中进行实现自适应阈值寻优,计算各传输节点在数据分发中自身对对方的直接信任值和间接信任值,进行多模推荐关系图构造,采用平均互信息方法求解数据库多层时态属性的自适应阈值,对数据库访问节点的彼此行为进行监控,实现数据库访问优化。仿真结果表明,采用该方法能有效实现对数据库访问用户的多模推荐,提高数据库访问的性能,提高数据调度的普适性和准确性。 相似文献
3.
在一些大型的数据库中,数据的种类和数量形成海量,一些复杂的强冗余数据给需要查询的关联数据带来了干扰,一旦干扰过大,会造成关联属性弱化,挖掘耗时,严重影响数据库查询的准确性和高效性.为了解决此问题,提出一种基于弱关联数据修补技术的数据库优化查询算法,在数据查询过程中,利用关联查询过程中实时数据对之前的数据进行关联修补;然后利用可修复的关联特征建立最有可能的数据关联,从而进一步地完成对海量数据弱关联环境下的数据库优化查询.实验表明,该方法能够较好地完成弱数据的关联,提高了查询的效率. 相似文献
4.
大型数据库中的数据的属性种类很多。大规模的计算频繁数据集会造成数据运算量巨大。没有形成很好的数据约束规则,随着数据种类的增加,会使得查询较为耗时。为了解决此问题,提出一种基于关联约束最优模型的数据库优化查询算法,设计一种关联分辨器的功能,对数据进行关联数据集划分,运用数据约束技术,排除频繁集项过于复杂的干扰,对数据库的查询过程进行优化。实验表明,该方法能够较好的完成数据的关联,提高了查询的效率。 相似文献
5.
传统方法以不同数据库数据紧密逻辑特征和均值特征进行失效数据的定位,没有考虑逻辑特征被破坏带来的定位误差过大问题。提出基于困难区域划分思维的级联数据库查询方法。算法引入困难区域的概念,在设置初始簇中心时,以数据融合属性特征为基础,对属性融合差异较大的区域进行划分,形成融合困难区域,在困难区域内,计算最大的属性困难度的相似性,并对上述特征进行聚类分析,完成数据属性特征的筛选,优化查询过程。实验结果表明,利用该算法进行差异级联数据库的数据库查询,能够删除数据库中的冗余数据,提高数据库的查询效率。 相似文献
6.
《科技通报》2015,(8)
传统方法中,对XML数据库的融合中心带宽扩维算法采用谱估计方法,当融合中心出现了大量以海量数据为基础的信息服务数据时,后续访问需在多个服务器中遍历许多节点,影响访问效率。提出一种基于节点分裂日志的XML数据库融合中心带宽扩维感知算法。首先构建XML数据库相对状态系统模型与数据融合算法,设计节点分裂日志的数据融合结构,通过预获取有限的带宽中心信息,推导出实体关联知识库,利用表征关联知识有效指导XML数据库的资源融合和重整,构建实体模型,提高数据融合中心的聚类能力。仿真实验结果表明,该法能有效提高XML数据库融合中心宽带扩维匹配率,执行效率和数据聚类效率提高,展示其优越的应用价值。 相似文献
7.
关联规则数据结构分布重排的数据库索引算法 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(10)
数据库优化索引是实现文本数据信息智能存储和调用的关键技术,网络信息文本数据具有较大的关联规则特性,造成了数据结构类间干扰,影响数据库索引精度。传统方法采用虚拟数据分布重组数据库索引技术,文本数据库扩展查询中会出现聚类特征不一致。提出一种基于关联规则数据结构分布重排的数据库索引算法。先构建网络信息文本数据库相对关联状态系统模型与关联规则关系图,在此基础上进行数据库规则信息流的结构分布重排,挖掘关联特征,实现数据库索引算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行文本数据库索引,提高了特征匹配效率,降低执行时间,展示了优越性能。 相似文献
8.
【目的/意义】针对豆瓣读书书目信息中作者名称信息较少和不规范的现象，将其与中文名称规范联合数据 库中个人名称数据进行聚合，丰富名称变异形式，实现异构、异地数据的相互关联。【方法/过程】首先介绍了受控词 表与分众分类词表，分析了二者结合的必要性；然后构建数据集，并且基于LCS、Jaro-Winkler Diatance及编辑距离算 法进行实验，确认豆瓣读书数据和中文名称规范联合数据库数据异构对齐的可行性；最后通过构造资源描述框架模 式（RDFS）词表，对各实体属性进行规范化，将其发布为关联数据，实现本地站点的数据关联化。【结果/结论】基于关 联数据实现了豆瓣读书作者名称数据与其对应的作品数据，以及中文名称规范库个人名称数据的聚合。 相似文献
9.
针对大型网络数据系统中冗余信息过大,数据之间缺少正常的约束行为,而造成数据查询效率过低的问题,提出了一种基于约束校验的大型网络数据库查询方法.该方法对大型数据库中的正常数据和冗余数据在数据关联时进行必要的约束、判断分类,运用数据关联决策理论对冗余数据进行过滤,保证数据关联过程中较高的约束性.实验结果表明,在大型网络数据库的实验平台上,该方法大幅提高了数据搜索的效率,效果显著. 相似文献
10.
提出了一种基于多样约束模型的数据库优化查询方法。将数据库中数据进行分类处理,按照数据特征将数据库中信息分为多个不同的类别,为数据库优化查询提供准确的数据基础。建立多样约束模型,判断符合查询条件的数据类别,根据不同的数据类别进行数据查询,从而实现数据库优化查询。实验结果表明,利用这种算法进行数据库查询优化,能够有效提高数据库信息查询的效率。 相似文献
11.
[目的/意义]从研究成果中抽取数据线索,进而构建针对特定主题的数据索引,有助于提升研究者查找数据的全面性。[方法/过程]以社会科学领域所有学科中文核心期刊中关于“COVID-19”论文的题录信息为例,分三步进行了探索。(1)随机抽取1000篇摘要进行人工标注,然后以此为基础使用自适应增强等模型训练分类器,进而使用分类器识别出使用了数据的论文。(2)从使用数据的论文摘要中标注出数据线索实体,进而使用隐马尔可夫、长短期记忆网络等模型进行实体识别。(3)使用Neo4j数据库,基于抽取出的数据线索与题录中的其他信息构建知识图谱。[结果/结论]在判断论文是否使用了数据的任务中,自适应增强模型的F1值最高,达到0.869。在数据线索实体识别任务中,隐马尔可夫模型的F1值最高,达到0.805。由抽取出的数据线索与论文关键词、作者、期刊等信息融合构建的知识图谱能够实现基于主题词查找数据线索、基于数据线索查找其他信息等应用。 相似文献
12.
【目的/意义】将关联数据对于多源异构数据组织的优势应用在电子病历资源共享中,实现电子病历资源的共享。【方法/过程】在分析了电子病历资源共享难题以及关联数据的技术特点基础上,提出基于关联数据的电子病历资源的处理流程,进而构建基于关联数据的电子病历资源共享模型,并选取某医院部分电子病历资源数据进行实证研究。【结果/结论】实证研究结果表明,关联数据能够实现电子病历资源的共享。基于关联数据的电子病历资源共享模型能够较好的实现电子病历资源的共享及信息扩展,改善资源之间无法互联互通问题,提升诊疗、检索效率。【创新/局限】本文为国内复杂汉语环境下电子病历资源共享提供可行方案,未来还应进行更大覆盖范围、更多数据量的实证,并从标准化、隐私保护方面进行扩展研究。 相似文献
13.
提出一种基于数据倾斜关联度的数据高效算法,首次给出数据倾斜度的概念,利用数据类间特征进行数据倾斜程度的判断,对相似数据进行类间聚类,将数据库中数据特征进行信息相似度计算,计算概念总出现次数时应累加其所有子概念的出现次数。在查询的过程中,充分考虑同一数据属性的多样性,对数据特征加入模型的数量进行约束,减少不必要的繁琐数据特征。判断符合查询条件的数据类别,根据不同的数据类别进行数据查询,实现数据结构的优化。实验结果表明,利用这种算法进行数据库查询优化,能够有效提高海量数据库信息查询的效率。 相似文献
14.
在无线传感网络簇内节点数据自适应数据压缩和分布式数据处理过程中,由于信息熵是一种基于信息表现特征的统计形式,通过熵融合可以提高数据汇总量,由于融合的上下限阈值具有不确定性,因此需要进行自适应阈值寻优,实现冗余数据过滤。提出一种基于相异粒度自适应阈值寻优的熵融合算法,对簇内二维信息熵进行最大寻优,进行簇内数据熵融合网络模型的构建,对簇内数据相异粒度自适应阈值寻优,剔除边缘异常数据,采用遗传算法进行数据布局,充分考虑了数据本身特性和网络因素,降低个体对适应度函数的灵敏度,使寻优曲线不断趋于平缓,调整粒子相异粒度之间的速度和位置,得到簇内数据的自适应阈值寻优熵融合结果。实验结果表明,该算法能实现融合阈值的自动寻优,滤除异常数据,搜寻有关信息熵的最大值,在冗余判定、数据传输延迟影响等问题研究中具有较大的应用价值。 相似文献
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[目的/意义]科学数据与期刊论文的互联有助于科学数据的共享和重用,利用关联数据技术实现中文领域科学数据与期刊论文的互联,以促进科学数据和期刊论文的双向知识发现。[方法/过程]首先,分析科学数据和期刊论文中的关联属性和国家科学数据元数据标准,抽取相关元数据,通过命名实体丰富元数据中的隐含信息;其次,在复用本体的基础上形成描述科学数据与期刊论文互联的语义模型,并利用ORCID等属性关联外部数据集,丰富科学数据实体属性;最后,通过Web前端页面的方式直观地展现科学数据和期刊论文的关联,以促进知识发现。[结果/结论]以国家农业科学数据中心的科学数据集和中国知网农业工程领域的期刊论文为实例数据,通过关联数据的语义描述实现科学数据和期刊论文的多维度、深层次互联,帮助用户更加便捷地发现潜在相关资源和检索目标数据。 相似文献
17.
联合数据库的入侵和普通入侵不同,其无显著的行为特征,入侵数据属性差异较大,很难形成统一的约束规范,导致传统的入侵检测方法,由于通过提取入侵行为特征进行入侵检测,无法有效且准确地完成联合数据库的入侵检测,提出一种弱关联规则下的联合数据库入侵检测方法,通过弱关联模式在联合数据库中支持程度与联合数据库记录总量的比求出弱关联模式的支持度,获取频繁弱关联模式集,采用改进的双置信度算法对频繁弱关联模式集的置信度进行计算,获取弱关联规则,依据弱关联规则,通过原始联合数据库对分类超平面进行计算,采用该超平面完成联合数据库的整体分类,采用主成分分析方法对联合数据库中的操作数据进行降维处理,通过差异分类方法,对联合数据库中的操作数据特征进行分类操作,实现弱关联规则下联合数据库的有效入侵检测。实验表明,所提方法具有很高的准确性及有效性。 相似文献
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目前网络输入节点筛选方法漏检率和运行复杂度高,提出基于度量阈值的大数据驱动下复杂网络输入节点在线筛选方法。将数据样本属性的数量、数据样本的数量和预设信息熵阈值当作节点数据降维的输入,同时计算输入节点中各数据属性信息熵,将计算出的信息熵与预设信息熵阈值进行对比,以此得到节点数据样本中心化函数和协方差函数,根据所得结果计算选定变换基,将选定变换基代入节点数据降维,获得节点数据降维结果。将节点数据降维结果引入复杂网络输入节点筛选中,通过数据采样对任意节点自适应度量阈值进行计算,利用所得阈值对某节点是否为恶意节点进行判断。将各簇头的节点当作中心节点,利用数据样本分别和各簇头节点实行聚类处理,并对大数据驱动下复杂网络中有恶意行为的所有输入节点实行属性划分操作,利用恶意节点的筛选,对聚类之后的网络输入节点再次筛选,直到选定的网络输入节点全部被筛选完毕。实验结果表明,所提方法筛选漏检率和运行复杂度均较低,具有较强的可靠性。 相似文献
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尽管现代照明技术在煤矿井下得到广泛应用,但由于信息碎片化和内容繁杂,导致大量数据和知识未能充分利用。为解决这一问题,本文构建了基于本体的煤矿井下照明知识图谱。通过定义核心概念、关系和属性,进行知识建模,然后利用命名实体识别、关系抽取和属性抽取将非结构化数据转化为结构化数据。最后,使用Neo4j图数据库存储知识,实现了煤矿井下照明知识图谱的构建。该图谱提高了数据整合和管理效率,为煤矿行业数字化转型提供了有力的知识支持。 相似文献
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研究海量信息存储过程中的数据库性能优化问题.假设数据库中存在海量信息,则数据库信息查询需要耗费大量的时间,无法满足当今社会的信息需求.因此,需要对数据库性能进行优化处理,提高数据库查询的效率.为此,提出了一种基于云计算的数据库性能优化方法.建立云计算数据关系模型,描述数据库中相关数据之间的联系,从而为数据查询提供依据.计算数据节点的负载状态,从而实现数据库中信息的快速查询.实验结果表明,这种算法能够有效提高数据库查询效率,取得了令人满意的效果. 相似文献