面向制造业的RFID复杂事件处理

在自动数据采集中,如何维持无线射频识别(RFID)技术对海量数据的处理效率极为重要。针对RFID数据的特点以及目前RFID数据处理方法的不足,提出一种基于复杂事件处理的RFID数据处理模型,并提供相关的定义,阐述其功能模块及解决方案。该模型实现了从大量的RFID原始数据中提取出对应用程序有意义的事件。最后以面向制造业的RFID应用为例对基于复杂事件处理技术的RFID数据处理模型进行了研究并说明了其应用优势。     

RFID数据流上多目标复杂事件检测

已有的RFID复杂事件处理技术主要关注于单个RFID对象的复杂事件检测和优化技术.实际上,很多RFID应用中往往需要同时检测多个同类型关联目标的复杂事件序列.研究了多个关联的RFID对象的复杂事件处理问题.通过扩展的事件语言和算子的语义以支持同类型多个RFID目标复杂事件查询的定义.通过模式的变换规则,将RFID应用中存在的各种非线性多目标复杂事件模式转换成线性模式,以便各种多目标模式在一个统一的框架下检测.提出了基于自动机NFAb2的多目标复杂事件检测模型和多目标复杂事件检测算法.通过在多目标检测算法中使用关键节点下压和同位置约束置后优化策略,大大减少了单个类型上无用实例的数目和不同类型间模式匹配的搜索空间.与SASE算法的实验比较表明算法的正确性和高效性.     

基于CEP的RFID数据处理模型研究

RFID数据处理技术是近年来射频识别技术应用研究的热点。本文针对RFID数据的特点以及目前RFID数据处理技术的不足,探讨了将复杂事件处理（CEP）技术应用于RFID数据处理的具体技术问题,提出一种基于CEP的RFID数据处理模型,重点对高速缓存cache、事件滤波器以及复杂事件构建器等关键技术进行了研究,对该处理模型的应用进行了讨论。     

RFID数据流分布式层次复杂事件处理

当前RFID应用中的复杂事件处理通常采用集中式的体系结构,这样不能适用于分布式的应用,并且由于存在单点失效和网络拥塞而缺乏健壮性和可伸缩性。同时,很多高效的RFID复杂事件处理方法不能很好地支持层次复杂事件。提出了一种基于CORBA的分布式层次复杂事件处理模型以及高效的基于查询规划的分布式层次复杂事件处理方法。实验结果表明该方法在处理大规模的分布式RFID应用时是有效的。     

基于有色网的RFID复杂事件检测模型的研究与分析*

摘 要: 复杂事件处理技术是射频识别数据管理的有效技术之一,越来越受到业界的广泛关注。针对RFID数据的特性以及目前几种复杂事件检测模型的不足,在原有基于Petri网模型的基础上,通过扩展和改进提出了一种基于有色网的RFID事件检测网EDN,对事件操作符进行了形式化和图形化的描述,建立了复杂事件表达式的层次结构模型,并分析了复杂事件表达式中的冲突算法,给出了RFID事件的资源回收机制,提高了RFID事件的处理能力。通过实验证明了该模型的正确性和有效性。     

RFID复杂事件检测方法的研究和改进

复杂事件处理（CEP）是一个新兴的技术领域,用于处理大量的简单事件,并从其中整理出有价值的事件。RFID事件和传统事件相比具有海量、时间性和空间性、数据不准确等特征。针对RFID事件的相关特征进行研究,建立一个可扩展的基于规则的RFID复杂事件处理系统是非常必要的。从复杂事件的描述模型、处理框架、上下文语义、检测方法等方面总结了国内外RFID复杂事件处理的研究现状,分析了目前的研究存在的不足,并且针对SASE的复杂事件算法存在的三点不足进行了改进。实验证明相关的改进对简单数据集是有效的。     

一种基于算子的可扩展复杂事件处理模型

随着大数据处理的深入发展,系统单位时间内产生的数据日趋庞大,数据间的关联关系日趋复杂,这使得传统的“存储-查询”或者“发布-订阅”的方式无法很好地满足诸如故障监控、股票分析、医疗及生命保障等对大数据具有实时处理需求的系统。复杂事件处理技术实现的是将用户对特定的事件序列的查询需求映射到特定识别结构上。该结构从多个持续的数据流中分析并提取满足特定模式的事件序列。该技术能够很好地支持对大量数据进行实时在线分析。但由于在数据处理的过程中,系统不可能预置全部的查询语义,许多系统在使用过程中会需要使用新的语义,以查询新产生的模式。因此,一种支持扩展的语义的复杂事件处理模型是非常必要的。同时,现有的复杂事件处理模型仅针对某几类特定的查询进行描述以及优化,对整体模型缺乏统一描述,导致许多模型在多规则复杂查询的情况下效率欠佳。针对上述问题,提出了基于算子的可扩展复杂事件处理模型。该模型能够良好地支持现有的各类查询语义,具有较快的识别速度。基于该模型的形式化描述,对系统在识别过程中的性能消耗进行了详细分析,给出了模型构造最优算法。通过实验验证了算子模型优化方案的正确性。实验结果表明,经过优化后的树结构事件处理速度比开源复杂事件处理引擎Esper快3倍以上。     

复杂事件处理在RFID中间件中的应用

KFID中间件作为RFID技术的神经中枢.它的事件与数据处理能力直接关系到KFID应用的推广.复杂事件处理是一种事件与数据处理的新技术,通过介绍它的工作原理,说明在RFID中间件中引入复杂事件处理技术的依据,并给出基于复杂事件处理技术的RFID中间件的模块化设计方案.     

基于业务逻辑分层Petri网的RFID复杂事件处理的研究

针对RFID数据不稳定性、动态性、巨量性和时空关联性等特点,为了简化RFID数据检测及处理过程,提出了面向业务逻辑分层Petri网的RFID复杂事件检测方法,给出面向业务逻辑分层的Petri网定义,同时结合纺织工业的生产特点给出基于面向业务逻辑分层Petri网的RFID复杂事件检测的具体方法。用面向RFID的复杂事件处理语言实现了设计的模型,解决了根据RFID复杂事件进一步组合成复杂事件的问题。     

PMTree:一种高效的事件流模式匹配方法

复杂事件处理技术从多个持续事件流中分析并提取满足特定模式的事件序列.高吞吐率场景下,如何快速准确地识别事件序列是复杂事件处理技术中一个非常重要的问题.现在事件流的模式匹配方法——NFA、Petri网、有向图等——存在语义描述能力不足、部分算子实现代价高等缺陷.针对这一现状,设计并实现了一种基于树的模式匹配方法——PMTree.PMTree定义了事件模型及相应事件算子,将事件序列映射为树节点,同时将时间窗口约束及谓词约束等放置在相应节点,这些树节点连接成一棵PMTree来支持实时的事件筛选与过滤.进一步研究了PMTree构建过程中的优化策略,并提出了开销模型以及优化构建算法,以尽可能减少模式匹配开销.实验结果表明,相同测试条件下基于PMTree实现的复杂事件处理引擎Cesar吞吐率是基于NFA实现的开源引擎Esper的3～6倍,并且在不同事件量或事件序列复杂度下性能表现稳定.     

音乐领域典型事件抽取方法研究

事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向。该文从音乐领域的事件抽取出发,通过领域事件词聚类的方法自动发现音乐领域具有代表性的事件,然后采用基于关键词与触发词相结合的过滤方法简化了事件类型的识别过程。在事件元素识别中,该文采用了基于最大熵的事件元素识别方法。在该文构建的语料库下,最终事件类型识别的平均F值达到82.82%,事件元素识别的平均F值达到75.79%。     

事件库构建技术综述

恐怖事件、突发事件、冲突事件等特定主题事件通常对国家安全带来严重威胁,记录现实事件的事件库在态势感知、风险预警、应急决策等应用中发挥重要作用,事件库构建技术随之发展为内容安全技术的重要组成部分。事件库构建技术是一类实现从海量的非结构数据批量生成结构化事件数据的技术,由于数据环境、表示精度、应用场景的差异,出现了各类构建技术的相关研究。本文详细介绍了事件库的定义、分类和架构,按自底向上输出的数据层次,将事件库构建技术划分为事件检测、事件抽取、事件融合三类关键技术,并分别对其研究现状和进展进行了全面分析,总结了事件库的主要应用领域,最后对事件库构建技术中面临的主要挑战和关键问题进行了探讨。     

Event analysis in social multimedia: a survey

Recent years have witnessed the rapid growth of social multimedia data available over the Internet. The age of huge amount of media collection provides users facilities to share and access data, while it also demands the revolution of data management techniques, since the exponential growth of social multimedia requires more scalable, effective and robust technologies to manage and index them. The event is one of the most important cues to recall people’s past memory. The reminder value of an event makes it extremely helpful in organizing data. The study of event based analysis on social multimedia data has drawn intensive attention in research community. In this article, we provide a comprehensive survey on event based analysis over social multimedia data, including event enrichment, detection, and categorization. We introduce each paradigm and summarize related research efforts. In addition, we also suggest the emerging trends in this research area.     

构建大规模的汉语事件知识库

该文提出了一种静态知识库和动态标注库相结合的汉语事件知识库构建方法。在统一的设计框架下,将相关事件知识拆分成五个相对独立的知识子库,并通过各子库之间的内在联系使之互相参照互为补充。经过有效拆分和信息联动,增强信息的丰富性和可靠性,同时细化工作的粒度,具有较好的可操作性。以此为基础,开发完成一个汉语“存在拥有类”事件知识库,其中静态知识库覆盖72个情境和1 548个词语义项,动态标注库包含598个事件目标动词的10万句标注结果,取得了较好的实验效果。     

基于事件的新闻报道分析技术研究进展*

首先给出基于事件的新闻报道分析技术相关概念的定义,并提出一个基于事件的新闻报道分析技术框架;然后从四个方面介绍了基于事件的新闻报道分析中的关键技术,包括事件探测、事件追踪、事件相关文档摘要和事件RSU检索.对一些关键技术进行了分类和评价,剖析其优势及不足,通过对各种方法的分析和比较,提出了一些改进的方法和建议.最后展望了未来基于事件的新闻报道分析技术的发展方向.     

基于事件框架的主题事件融合研究*

针对事件抽取获得的单个元事件无法完整描述主题事件的特点,提出了一种主题事件的融合方法,通过该方法将与同一主题相关的所有元事件整合在一起,以层次化的形式表示。首先定义了一种事件融合框架TEFF(topic event fusion framework)。该框架根据各类元事件在主题事件中的作用,将主题事件以层次化的形式表示。同时给出元事件和主题的相关度计算方法,通过该算法来评价元事件和主题的相关度。在TEFF的指导下,通过相关度计算,实现主题事件的融合。在以2008年起的金融危机为主题的实验中,取得了F值为7     

事件相似度计算

事件间的相似度计算对事件本体的构建起着重要的作用,是基于事件的信息查询、自动问答、自动文摘生成等事件本体应用的前提.本文解决了以下问题,基于给定的事件模型,定义事件间的相似度;根据事件各要素的特征,提出一种结合语法、语义、词语序列、时间关系的事件相似度计算方法.实验数据和模糊分析表明本方法合理、准确.     

一种基于扩展描述逻辑的事件实例检测方法

针对事件要素之间客观存在的语义关系以及事件与事件类之间的语义关系进行研究,提出了一种基于扩展描述逻辑的事件实例检测方法。该方法利用事件中的时间、动作、环境要素对事件进行语义补充,然后利用扩展描述逻辑中概念的可满足性和概念包含的推理功能对事件实例进行检测,最后通过实验证明该方法可实现文本中的事件实例检测,准确率达到了85．12％。     

基于SNMP的信息化小区网管系统的设计与实现

本文针对信息化小区网络结构和特点 ,开发了一个基于 SNMP的网络管理系统 .我们首先讨论了这个系统的功能和设计 ,然后给出该系统的实现方案 ,最后介绍了系统的特点     

事件抽取综述

将用户感兴趣的事件从非结构化信息中提取出来,然后以结构化的方式展示给用户,这就是事件抽取。事件抽取在信息收集、信息检索、文档合成、信息问答等方面有着广泛应用。从全局出发,事件抽取算法可以分为基于模式匹配的算法、触发词法、基于本体的算法以及前沿联合模型方法这四类。在研究过程中根据相关需求可使用不同评价方法和数据集,而不同的事件表示方法也与事件抽取研究有一定联系;以任务类型区分,元事件抽取和主题事件抽取是事件抽取的两大基本任务。其中,元事件抽取有基于模式匹配、基于机器学习和基于神经网络这三种方式,而主题事件抽取有基于事件框架和基于本体两种方式。事件抽取研究在中英等单语言上均已取得了优秀成果,而跨语言事件抽取依然面临着许多问题。最后,总结了事件抽取的相关工作并提出未来研究方向,以期为后续研究提供参考。