利用自动机高效处理XML路径表达式查询

在XML查询处理中,应用于绝大多数XML查询语言中的路径表达式在定位和查询XML数据和数据的结构关系方面具有极强的表达能力,并且由于XML数据的半结构化性,使得XML路径表达式查询的查询处理技术的研究与传统的数据库查询处理技术相比有着全新的特点和挑战.一些目前已有的查询处理技术可以用来处理路径表达式,但是查询处理中产生的大量中间结果导致了这些方法应用在大规模XML文档和复杂的路径表达式查询中时查询效率急剧下降.文中利用自动机技术设计了一个处理XML路径表达式查询的高效方法--SAM.SAM的基本思想是将路径表达式查询转化成一个与之完全等价的自动机,然后将其与从XML文档中抽象出来的模式路径相匹配.文中同时也给出了基于SAM方法的针对路径表达式中"//"操作符计算的有效解决方案.实验证明:SAM是一种非常有效的查询方法,在计算大数据量复杂路径表达式查询时具有非常高的效率,是一种实用的XML路径表达式查询方法.     

电信闭环决策支持系统的研究与实现*

针对电信数据的特点,提出了基于数据仓库的电信闭环决策支持系统的实现方案;确定了电信领域的决策分析主题及相关的模型,阐述了采用基于数据仓库的四层结构的电信闭环决策支持系统的系统架构和功能。系统以数据仓库为基础,运用联机分析处理、数据挖掘等分析决策手段实现了对电信数据多角度、多层次的查询、分析及决策功能。     

一种基于密度单元的自扩展聚类算法

提出一种高效的基于密度单元的自扩展聚类算法SECDU．首先将数据空间等分为若干个密度单元，再根据数据点的位置将其划分到所属的密度单元中，然后针对密度单元进行聚类．聚类首先产生在数据最密集的区域，然后向周围低密度区域延伸．聚类在延伸的过程中体积逐渐增大，密度逐渐减小，直到聚类的密度达到一个事先规定的限度时为止．算法在保留原有数据分布特性的前提下利用密度单元对数据进行压缩，并在保证具有较好效果的前提下大幅度地提高了聚类的速度．     

基于Web的电信闭环决策支持系统的研究与实现

通过对电信数据的分析，提出了基于Web的电信闭环决策支持系统的实现方案。确定了电信领域的决策分析主题，建立了相关的联系和模型，阐述了采用基于数据仓库的四层结构的电信闲环决策支持系统的系统架构和功能。运用联机分析处理、数据挖掘等分析决策手段实现了对电信数据多角度、多层次的查询、分析及决策功能。