导读:本文包含了连续查询处理论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:连续Skyline查询,增量运动模型,数据裁剪,地理文本信息
连续查询处理论文文献综述
陈嘉良[1]（2017）在《基于增量运动模型连续Skyline查询处理技术研究》一文中研究指出连续Skyline查询是从具有多维属性的数据集合中持续地返回具有优势的子集,是数据库查询处理领域的一个重要课题。近年来,移动应用的发展日益加快,一方面,对海量数据的连续查询提出了新的挑战;另一方面,其发展促使大量地理文本信息的诞生也带来了对这种新兴的数据类型进行相关分析和处理的诉求。论文研究了基于增量运动模型中的连续Skyline查询处理技术,并给出了地理文本信息中连续Skyline查询的解决方案,主要工作和创新点如下:(1)研究了连续Skyline查询中对查询点运动建模。使用符合实际应用的、匹配度高的运动模型替代传统的时空距离变化函数,针对查询对象不同的基本属性,如最高移动速度,移动方向等,论文提出了定向增量运动模型和扩张增量运动模型以支持连续Skyline查询处理对查询点的运动建模。(2)研究了基于定向增量运动模型下单查询点的连续Skyline查询处理技术。论文首先采用定向增量运动模型为查询点进行建模实现运动估计,随后提出两种数据裁剪方法对数据集进行预处理,并根据数据点与查询点之间距离支配关系的变化提供了一个事件处理机制,最后,论文提出的算法在每个时刻根据事件类型分别进行处理达到持续维护Skyline的目的。(3)研究了地理信息文本中的连续Skyline查询处理技术。首先,论文利用结合给定的参数使用扩张增量运动模型为查询点进行建模实现运动估计,随后,使用根据运动模型的特征所提出的一系列定理对在未来时刻可能对Skyline结果造成影响的数据进行筛选并得到数据子集,并选用文本关联函数将文本信息转化成与查询关键词的相似度,最后,论文提出的算法在每个时刻对该候选Skyline子集进行的支配检验即可实现对Skyline结果的持续维护。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2017-03-01）
卢秉亮,崔晓玉,刘娜[2]（2014）在《路网中连续反向k近邻查询处理》一文中研究指出现存的反向k近邻查询方案中,比较高效地研究大多集中在欧式空间,对于路网中的反向k近邻查询的研究相对较少。针对这一问题,考虑路网中移动查询点和移动数据对象的移动性,选用PMR四叉树来索引路网,基于安全区的概念提出一种反向k近邻(RkNN)查询算法,通过监控查询点和移动对象的安全区来处理路网更新。基于"初始化-维护更新"框架,采用Dijkstra搜索策略,设置验证监控区域来判定候选对象解的真假性。为了减少网络搜寻的工作量,提出了一系列剪枝规则来削减搜索空间。实验结果表明,该算法适用于路网中k值不固定的连续RkNN查询。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2014年07期）
张晓琳,霍伟,刘立新,崔光月[3]（2013）在《连续不确定XML数据查询处理算法》一文中研究指出针对目前连续不确定XML数据同步多区间的查询处理算法易造成较大时间开销的问题,提出一种基于蒙特卡洛最小二乘思想的小枝模式查询处理算法QueryLSMC。算法根据查询请求依节点遍历序列顺序处理路径栈中节点,利用链表匹配并存储中间结果,通过构造随机样本集线性拟合目标节点中的连续分布函数,避免了对大量矩形分段的处理,有效地减少了计算量。实验结果表明,在取得理想精度的同时,该算法具有高效性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2013年07期）
霍伟[4]（2013）在《连续不确定XML数据查询处理技术研究》一文中研究指出针对信息交换过程中数据格式异构性而提出的解决方案，XML技术已成为数据表示和数据传输的标准，同时IDC报告显示，500家受访企业的IT部门中，超过30%宣称正在大量使用XML数据库，进而使高效的XML数据管理技术成为迫切的研究需求。在经济、军事、物流、金融、电信等现实应用领域，由于原始数据集本身不准确或为了满足特殊应用目的以及在处理数据集过程中产生的不确定信息普遍存在且扮演关键角色，进而使连续不确定XML数据问题的研究具有较大现实意义。同时查询分析处理是不确定性数据管理的最终目标，所以解决更多的查询类型，开发更为高效的查询方法是XML数据管理当中重要的且核心的研究目标。针对记录了多个随机变量分布特征的连续不确定XML数据，即多维连续不确定XML数据，提出一种基于蒙特卡洛思想的数据查询处理算法QueryMC。在查询计算过程中，根据小枝查询模式确定待处理多维随机变量联合概率密度函数及查询区域，通过构造相同区域上的均匀分布随机变量将查询问题建模成相应复合函数的期望，利用算法同时产生的随机样本集估计该期望的取值作为问题的解，避免了传统的降维操作，有效地减少了处理时间。同时对于目前连续不确定XML数据同步多区间的查询处理算法易造成较大时间开销的问题，提出一种基于蒙特卡洛最小二乘思想的小枝模式查询处理算法QueryLSMC。算法根据查询请求依节点遍历序列顺序处理路径栈中节点，利用链表匹配并存储中间结果，通过构造随机样本集线性拟合目标节点中的连续分布函数，避免了对大量矩形分段的处理，有效地减少了计算量。将XML数据集应用于实验对所提出查询处理策略进行测试并与现有方法比较，结果表明，在取得理想精度的同时，算法具有高效性。(本文来源于《内蒙古科技大学》期刊2013-06-06）
张晓琳,霍伟,刘立新,崔光月[5]（2013）在《多维连续不确定XML数据查询处理算法》一文中研究指出提出一种基于蒙特卡洛思想的数据查询处理算法QueryMC.在查询计算过程中,根据小枝查询模式确定待处理多维随机变量联合概率密度函数及查询区域,通过构造相同区域上的均匀分布随机变量将查询问题建模成相应复合函数的期望,利用算法同时产生的随机样本集估计该期望的取值作为问题的解,避免了传统的降维操作,有效地减少了处理时间.实验结果表明,在取得理想精度的同时,算法具有高效性.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2013年06期）
刘德高[6]（2013）在《移动对象连续k近邻查询处理技术研究》一文中研究指出基于位置的服务(LBS)是指通过移动终端和无线通讯网络的配合,确定用户具体所在的空间位置,从而为用户提供与空间位置相关的信息服务,如导航服务、交通调度、物流管理、紧急呼叫、位置广告等。基于位置的服务通常涉及到对大量移动对象的查询,k近邻(KNN)查询就是其中最为重要的查询之。k近邻查询在解决实际应用中的需求越来越明显,引起了相关研究领域的广泛关注。目前,针对欧式空间中静态对象的k近邻查询技术已发展成熟,对于道路网环境,且考虑移动对象的连续k近邻(CkNN)查询处理技术的研究还很少,且已有的查询处理技术在面对大量并发查询时,效果并不太理想。本文是针对道路网环境下的移动对象连续k近邻查询处理技术展开的研究,目的在于尽可能地提高服务器端的查询处理效率,从而缩短查询响应时间。所做的工作主要体现在以下几个方面：(1)深入剖析了已有的基于欧式空间的和道路网环境下的移动对象连续k近邻查询处理的经典算法,对其一般性技术思路进行了概括,并讨论了各种查询处理方法的优缺点。比较了道路网环境和欧式空间查询处理的不同,总结了道路网环境下k近邻查询处理的难点。(2)经分析道路网环境下k近邻查询的特点,设计了一种共享计算的初始结果计算算法,在查询处理中,充分复用其他查询的计算成果,从而避免了对道路网的冗余搜索。实验验证了该算法在查询密集型道路网中的高效性。(3)面向高度动态的道路网环境,提出了一种基于扩展树的连续k近邻查询处理方法(TL-CkNN),该方法周期性地对系统中的查询进行结果维护,通过应用数据更新进行扩展树剪枝,然后基于剪枝后扩展树中剩余的有效部分继续进行结果重计算,从而减少了对道路网的重复扩展。实验证明了算法在高度动态的道路网环境下的优越性。(本文来源于《郑州大学》期刊2013-05-01）
李艳红[7]（2013）在《基于预计算的连续k近邻查询处理的性能优化》一文中研究指出现有的路网中连续k近邻(Continuous k-nearest neighbor,CkNN)查询方法一般分为两类:一类是利用某种数据结构监控查询q的kNN可能存在的区域;另一类是基于预计算的。基于预计算的CkNN查询处理方法不容易扩展到大路网结构,这是因为大路网的大量预计算信息不得不存储在外存,由此引发的内外存之间的大量的信息交换会大大地降低查询算法的性能。为了克服这个问题,本文提出了一种有效的优化技术,以减少查询处理时的内外存交换次数、提高查询处理的效率。实验证明所提出的优化方法的有效性,而且优化技术的采用使得查询处理算法具有更好的可扩展性。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2013年02期）
张晓琳,郑珍珍,刘立新,李玉峰[8]（2012）在《连续概率XML数据查询处理技术》一文中研究指出目前查询连续概率XML数据多采用离散化方法,需要处理大量直方图分段,查询效率较低。本文提出了一种基于p-文档模型的连续概率XML数据查询处理技术,首先利用cont节点扩展p-文档模型支持任意的连续分布,在cont节点中编码概率密度函数以及他们的参数;其次采用twig模式匹配找到符合用户要求的路径;然后根据要查询的连续分布类型确定概率查询应该使用符号表示法、积分法或直方图近似法:标准连续分布通过符号表示法中的参数或复杂的累积分布函数计算查询结果,满足积分条件的非标准连续分布采用积分法,其它情况采用直方图近似法。实验结果表明,该方法在概率查询的精确度以及响应时间上比现有方法更高效。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2012年12期）
李艳红,李国徽,杜小坤[9]（2012）在《路网中双色数据集上连续反向k近邻查询处理的研究》一文中研究指出近年来,反向最近邻查询(RNN)算法研究得到了普遍的关注,成为了数据库领域的一个研究热点。欧氏空间中提出了较多的高效算法,而路网中的反向最近邻处理方面所做的工作不够,有关这方面的成果较少。路网中查询点和数据对象之间以及不同数据对象之间的距离受到路网连通性的影响,欧氏空间中的反向最近邻方法在路网中不适用。反向最近邻查询有两种类型:单色反向最近邻查询(Monochromatic RNN,MRNN)和双色反向最近邻查询(Bi-chromatic RNN,BRNN)。到目前为止,仍然没有有效的算法来处理路网中双色数据集上的连续反向k近邻查询。因此,研究路网中双色数据集上连续反向k近邻查询是很有意义的。(本文来源于《计算机科学》期刊2012年11期）
郑珍珍[10]（2012）在《连续不确定XML数据查询处理技术研究》一文中研究指出人类认知存在的局限性、信息描述的差异、度量的误差以及数据的动态变化等都会产生许多不确定的数据。近年来，随着技术的进步和人们对数据采集和处理技术理解的不断深入，不确定性数据得到了广泛的重视。在经济、军事、物流、金融、电信等领域的许多现实应用中，不确定性数据普遍存在，不确定性数据有着非常重要的作用。传统关系模型具有结构化特点，这一特点决定了它不适用于存储和处理不确定数据，而XML的半结构化、自描述性好及可扩展性高等优点，使其比关系概率模型更适合于不确定数据的表示。目前，应用不确定XML文件管理不确定数据的技术大多基于离散的不确定XML，而在很多情况下，不确定数据是连续分布的，连续不确定数据可以用连续概率密度函数表示，如何对连续的不确定XML数据进行管理受到研究者们的关注。针对目前查询连续不确定XML数据多采用离散化方法，需要处理大量直方图分段，查询效率较低并且直方图分段大小影响精确度的问题，本文提出一种基于p-文档模型的连续不确定XML数据查询处理技术。首先，在已有的p-文档模型基础上利用cont节点将其扩展为支持任意连续分布，在cont节点中编码概率密度函数以及它们的参数。其次，采用twig模式匹配找到符合用户要求的路径并计算路径概率。最后处理叶子节点上的连续分布，根据要查询的连续分布类型确定概率查询（主要指概率特征值计算）应该使用符号表示法，积分法或者直方图近似法，标准连续分布可以用符号表示，而且符号表示中的参数以及一些复杂的函数都可以用来计算查询答案。非标准连续分布没有可用的特定分布，但是如果概率密度函数满足积分条件，则根据概率论使用积分法，其它情况使用直方图近似法。通过大量实验对设计的根据不同连续分布类型利用不同概率特征计算方法的查询处理策略进行测试，实验结果表明该策略能够有效地处理不确定XML中的标准连续分布和满足积分条件的非标准连续分布，并且在概率查询的精确度以及响应时间上比现有方法更高效。(本文来源于《内蒙古科技大学》期刊2012-06-06）
连续查询处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现存的反向k近邻查询方案中,比较高效地研究大多集中在欧式空间,对于路网中的反向k近邻查询的研究相对较少。针对这一问题,考虑路网中移动查询点和移动数据对象的移动性,选用PMR四叉树来索引路网,基于安全区的概念提出一种反向k近邻(RkNN)查询算法,通过监控查询点和移动对象的安全区来处理路网更新。基于"初始化-维护更新"框架,采用Dijkstra搜索策略,设置验证监控区域来判定候选对象解的真假性。为了减少网络搜寻的工作量,提出了一系列剪枝规则来削减搜索空间。实验结果表明,该算法适用于路网中k值不固定的连续RkNN查询。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
连续查询处理论文参考文献
[1].陈嘉良.基于增量运动模型连续Skyline查询处理技术研究[D].南京航空航天大学.2017
[2].卢秉亮,崔晓玉,刘娜.路网中连续反向k近邻查询处理[J].计算机工程与设计.2014
[3].张晓琳,霍伟,刘立新,崔光月.连续不确定XML数据查询处理算法[J].计算机工程与设计.2013
[4].霍伟.连续不确定XML数据查询处理技术研究[D].内蒙古科技大学.2013
[5].张晓琳,霍伟,刘立新,崔光月.多维连续不确定XML数据查询处理算法[J].微电子学与计算机.2013
[6].刘德高.移动对象连续k近邻查询处理技术研究[D].郑州大学.2013
[7].李艳红.基于预计算的连续k近邻查询处理的性能优化[J].南京航空航天大学学报.2013
[8].张晓琳,郑珍珍,刘立新,李玉峰.连续概率XML数据查询处理技术[J].计算机工程与科学.2012
[9].李艳红,李国徽,杜小坤.路网中双色数据集上连续反向k近邻查询处理的研究[J].计算机科学.2012
[10].郑珍珍.连续不确定XML数据查询处理技术研究[D].内蒙古科技大学.2012
标签：连续Skyline查询; 增量运动模型; 数据裁剪; 地理文本信息;