仓储库的发展

文章从仓储库的发展背景、仓储库管理的信息内容、采用的技术三方面对仓储库的发展历程进行了回顾。并且根据这三方面将仓储库的发展分为三阶段： 集中在数据管理阶段、 集中在应用系统开发阶段、 集中在企业所有信息阶段。     

在关系数据库中存储RDF元数据

为了充分利用企业内部网以及因特网上的信息资源,元数据正日益得到广泛的应用.资源描述框架(RDF)是W3C制订的一个推荐规范,其目的就是为了促进Web元数据的创建及交换.随着Web中可用信息资源的不断增多,用于描述和组织信息资源的RDF元数据的数量也在急剧增长.因此,仅仅基于文件系统来管理RDF元数据已无法快速部署和轻松维护现实中的RDF应用.为此,该文提出了一种在关系数据库中存储RDF元数据的存储模型,并且除存储RDF元数据之外,该模型还能够存储RDF Schema信息.     

面向研究性项目文档的知识画像模型

为提高科研活动产生的研究性项目文档的知识要点的精准智能识别和检索能力,通过分析文档行文结构,提出建立文档知识画像的方法。设计精准贴合研究性项目文档结构的多层次的知识画像,自动识别文档知识要点,并按语义段落多粒度提取知识要点。采用知识表达准确率对模型的知识提取精确度进行检验,实验结果表明模型比传统方法对文档知识描述更准确,可在实际工作中使用。     

模型驱动效能评估软件构建平台

效能评估软件开发过程中设计阶段的模型与效能评估软件结构具有高度相似性,传统软件开发方式中设计阶段与开发阶段相分离,效能评估的复杂化导致传统开发方式低效的弊端愈加明显,充分利用设计阶段模型是提高效能评估软件开发效率的关键。提出模型驱动的效能评估软件构建平台（Effectiveness Evaluation Software Develop Platform, EESDP）,EESDP通过将效能评估描述为计算流程来完成效能评估软件的模型设计,通过模型转换和代码生成构建效能评估软件,开发过程具有高效性和易用性。     

一种基于用户关联分析的热点话题识别算法

为了提高从社交网络文本信息中发现热点话题的准确率,提出一种基于用户关联分析的热点话题识别算法。该算法综合考虑词频变化率和用户权威度,词频变化率通过EMA和MACD等指标来计算,用户权威度通过建立用户关联图的方式来计算。使用基于HITS算法的话题热度度量计算方法,将词频变化率数据和用户权威度数据结合在一起,得到话题的热度值。实验结果表明,使用基于用户关联分析的热点话题识别算法能够提高热点话题发现准确率。     

面向司法专题分析的大数据计算资源调度方法

针对司法专题分析过程中面临的交互式分析类数据处理执行效率低的问题,提出了一种基于任务类型的计算资源调度方法,为任务类型建立计算资源配额管理机制。在类型配额内具备抢占式优先调度权,在类型配额外可以借用其他任务类型的空闲资源。实验与分析表明,该方法能够在兼顾普通大数据处理任务执行效率的前提下显著提升交互式分析类任务的执行效率。     

基于混合流量数据的连通分量计算技术

连通分量计算技术作为网络拓扑结构分析的重要研究领域,能够获取和维护网络节点的连接关系信息。文中围绕网络连通分量计算的高效准确处理要求,提出了基于混合流量数据的连通分量计算方法,利用深度优先搜索算法实现了对IPv4/IPv6混合流量数据的连通分量计算,并在此基础上实现了增量连通分量计算,提高了算法对新增数据的计算效率,最后进行了相关的实验。经验证,该方法功能上能够对混合流量数据进行连通分量计算,性能上当原流量数据和新加入流量数据的数据量大小接近时,算法提升效率提高70%左右。     

分布式卫星资源高效共享平台研究

针对当前海量卫星资源难以高效共享的问题,采用分布式架构实现卫星资源的整合。各卫星数据中心依据本领域的知识本体构建目录服务,之后系统进行整合为虚拟全局目录供各个数据中心共享,为用户快速查找所需资源提供支持;设计了分层的系统架构,包括负载均衡层、前端缓存层、应用服务层、数据库缓存层和数据库应用层,通过在应用服务层简单添加服务器就可以使系统性能线性增长,很好地解决了高并发访问的问题。仿真实验结果表明,系统能够实现不同数据中心的资源共享,高并发访问性能良好。     

应用Paxos算法构建自组织网络

着重阐述如何利用Paxos算法构建多节点自组织网络,提出利用该算法完成实时更新、同步节点全局视图的工作。结合该算法的开源实现开发出功能完善的原型系统,弥补开源实现中部分功能缺失所带来的应用缺陷。通过相关实验测定其具有在秒级时间内完成节点快速加入以及退出的能力。证明其具备在实际应用场景中进行部署的能力,可以满足各种分布式应用程序对底层自组织网络的高可靠性以及高可用性要求。     

基于MapReduce的语义发布/订阅系统

为了提高已有的语义发布/订阅系统中事件与订阅匹配的时间效率,提出了基于MapReduce[1]的语义发布/订阅系统[2]。对语义发布/订阅系统的处理流程进行了认知与分解,指出订阅与事件的匹配时间效率是系统必须要解决的问题,在语义发布/订阅模型的基础上设计了新的匹配模块。对过去已完成的匹配方案进行了分解,采用基于MapReduce的并行处理技术[3]对事件与订阅的匹配进行并行处理,从而提高系统的时间效率。该系统通过加入多台具有相同处理能力的处理机,搭建了一个能够并行处理的运行环境,验证了该系统的准确性和有效性。