基于CDP技术的地市级烟草公司通用型灾备系统方案

连续数据保护技术是灾难备份与恢复领域近年来出现的新技术。针对安徽省烟草地市级子公司具有相同信息系统拓扑结构的特点,基于连续数据保护技术,设计了一种通用的异地灾难备份技术方案。该方案不仅能提供本地灾备功能,还具备异地灾备功能,且仅使用2M带宽就能实现远程数据复制。灾难发生时,能够保证对任意时间点数据的恢复。技术测试和方案在阜阳的应用实证,表明本方案是可行的。     

一种频繁核心项集的快速挖掘算法

传统的频繁核心项集挖掘需多次生成和反复扫描数据库,导致生成效率低下。为此,提出一种快速生成频繁核心项集算法FMEP。该算法使用Rymon枚举树作为搜索空间,并采用分而治之的策略选择特定的路径进行剪枝。利用频繁核心项集特有的反单调性质,可以快速地判断某一个候选项集是否为频繁核心项集,而无需和所有直接子集的析取支持度进行比较。通过上述方法,可以达到快速挖掘的目的。实验结果证明,该算法能够在挖掘出所有的频繁核心项集精简表示元素的同时,降低消耗时间,与MEP算法相比,在密集型数据集上的时间可缩短2倍以上,在稀疏型数据集上时间至少缩短30%。     

带可变长度通配符的模式匹配算法

针对目前已有的算法在计算带有可变长度通配符的模式在文本中的出现次数问题时,需要的时间是多项式级别,而且受文本长度、模式长度和通配符间距的影响比较大。提出了一种基于Aho-Corasick自动机的AAI（pAttern mAtching with wIldcards） 算法,计算中采用了动态规划思想和有效的修剪技术。AAI算法的时间复杂度和空间复杂度分别为[O(n+m+α)]和[O(m+B)],其中[n]和[m]分别表示文本和模式的长度,[α]是所有子模式在文本中出现的数目,[B]是模式中通配符间距下限的总和。通过真实数据和人工数据的实验结果表明,AAI算法与同类算法相比具备显著的优势。