基于有序事件列表的高效复杂事件匹配算法

针对现有的复杂事件匹配处理方法存在的匹配代价高的问题,提出了一种利用事件缓冲区（有序事件列表）进行递归遍历的复杂事件匹配算法ReCEP。不同于现有方法利用自动机在事件流上进行匹配,该算法将复杂事件查询模式中的约束条件分解为不同类型,再在有序列表上对不同约束分别进行递归校验。首先,根据查询模式将相关事件实例按照事件类型进行缓存;其次,在有序列表上对事件实例执行查询过滤操作,并给出了一种基于递归遍历的算法来确定初始事件实例并且获取候选序列;最后,对候选序列的属性约束进行进一步的校验。基于股票交易模拟数据进行的实验测试和分析的结果表明,与当前主流的匹配方法 SASE和Siddhi相比,ReCEP算法能够有效地减少查询匹配的处理时间,总体性能上均更优,查询匹配效率提升了8.64%以上。可见,所提出的复杂事件匹配方法能够有效提高复杂事件匹配的效率。     

基于动态匹配策略的复杂事件处理方法

复杂事件处理技术是在事件流中检测特定事件模型的分析技术。当前主流的复杂事件匹配方法在查询模式中按照事件连续性严格程度设置了匹配策略约束，这些特定的匹配策略由于设置粒度粗，所以难以根据需求精细调节匹配结果，造成匹配结果的冗余和匹配效率的不足。针对当前主要匹配策略存在的冗余问题，提出基于动态匹配策略的复杂事件处理方法，设计支持动态匹配策略的查询模式及基于查询模式的匹配方法。通过动态调节复杂事件实例的派生约束，实现匹配结果可调节的同时提升匹配性能。在模拟数据集上对方法进行对比实验。实验结果表明，提出方法可以有效调节匹配结果，并提高整体匹配性能。