基于XML的分布式数据库非递归查询

分布式数据库系统数据的物理分布和冗余导致其处理难度和复杂度增加,分布式数据库的查询优化是数据库查询理论的核心。该文应用XML技术,分析用户提交的非递归查询任务,得到一个最小查询视图。对各分布式数据库进行查询,处理查询所得结果并返回给用户,实现对分布式数据库的有效查询。     

基于全局时空特性的城市路网交通速度预测模型

城市路网交通速度预测是智能交通系统中的重要组成部分,其可为出行者提供实时的交通信息,对提升道路通行能力具有重要意义。现有基于图卷积网络的预测模型一定程度上加强了对一阶相邻路段间空间关联程度的挖掘,但在非一阶相邻路段关联度大于一阶相邻路段关联度的情况下,如果仍输入原始的邻接矩阵,会遗失一些相对重要的路段空间信息,无法得到较好的预测结果。为准确挖掘城市路网中的时空特性,提出一种基于全局图卷积和门控循环单元的城市路网交通速度预测模型G-GCGRU。考虑全局路网下非一阶相邻路段间的空间影响程度,利用相关性分析方法计算得到路段间的关联度矩阵,并作为新的卷积方式进一步加深对空间特征的挖掘,在此基础上,采用门控循环单元方法提取路网时间特征。使用深圳市罗湖区城市路网车速数据进行实验,结果表明,该模型预测性能优于图卷积网络（GCN）、门控循环单元（GRU）和GCN-GRU混合模型,以均方根误差为评价指标,预测精度分别提高25.3%、4.7%和2.1%。     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.