一种高效的XML多分支路径查询算法

目前XML单路径查询和简单的分支路径查询已经得到了较好的解决,但如何高效地实现XML多分支路径查询还没有很好的方法。提出一种高效的XML多分支查询算法MBPQ。算法MBPQ首先对XML文档和被查询的多分支路径结点分别按照各自不同的方式进行编码,并将被查询的多分支路径拆分成单路径,最后将单路径查询匹配成多分支查询结果。在单路径查询结果匹配过程中,算法MBPQ利用栈控制匹配过程,按照查询树从左到右、自底向上的顺序匹配具有共同祖先结点的单路径查询结果,从而提高匹配效率。实验表明,与现有的XML多分支查询一般算法相比,算法MBPQ的查询效率高。     

XML查询优化模型XQO的研究设计

XML现有的查询技术不够成熟,效率低下,精确度不高,如何优化查询成为业界热点和难点问题。结合当今查询优化算法技术,设计了一个查询优化模型XQO,从查询过程的各个阶段进行优化查询解析、逻辑优化、物理优化,设计执行策略和算法,并从实验结果验证优化的效果。     

XML查询的结构连接算法

针对目前多数XML结构连接方法在输入元素集合不存在索引或者无序的情况下,对输入数据临时排序或建立索引代价过高的问题,分析经典的Stack-Tree-Desc算法以及B 树索引的优化算法,提出不局限于外部索引结构的XML查询优化策略并给出算法实现.实验结果表明该算法较Stack-Tree-Desc算法查询效率更高.     

用后缀树构造XML路径字典加快路径查询评价速度

后缀树的重要性可以为多年来学术界对它总是有新的发现而印证．它的结构简单，但可以在线性的时间里解决许多复杂的问题，被大量的使用在字符串及树的模式匹配中，对于XML标准，有很多基于关系库和对象库的索引技术和查询方案被提出来，我们试图给出一种基于后缀树进行路径导航的查询机制：用后缀树构造XML路径字典加速路径查询评价速度，我们提出可以在线地建立一个trie树的后缀树，讨论了XML路径字典中的后缀树建树算法，阐述了整个索引方案和查询机制，并探讨了包括RPE在内的它所支持的各种查询操作，XML路径字典被用于加快路径查询的评价速度．     

连续概率XML数据查询处理技术

目前查询连续概率XML数据多采用离散化方法,需要处理大量直方图分段,查询效率较低。本文提出了一种基于p-文档模型的连续概率XML数据查询处理技术,首先利用cont节点扩展p-文档模型支持任意的连续分布,在cont节点中编码概率密度函数以及他们的参数;其次采用twig模式匹配找到符合用户要求的路径;然后根据要查询的连续分布类型确定概率查询应该使用符号表示法、积分法或直方图近似法:标准连续分布通过符号表示法中的参数或复杂的累积分布函数计算查询结果,满足积分条件的非标准连续分布采用积分法,其它情况采用直方图近似法。实验结果表明,该方法在概率查询的精确度以及响应时间上比现有方法更高效。     

一种基于聚类分析的R*树结点重叠判定算法

聚类分析可以对大量空间对象进行聚类划分,优化R*树的结点.根据R*树的强制重插原则,在聚类分析基础上提出一种扩展MBR的对角线段对相交算法以判定类结点的重叠.从根本上改变以往在解决R*树结点重叠时仅将MBR形状改变或单纯紧致正交MBR所存在的问题,以此为判定条件可以控制聚类算法迭代次数,减少噪声点对聚类的影响.其中判定算法时间复杂性为O(nlogn)级.实验结果表明在范围查询中引入基于聚类分析的对角线段对相交判定算法的查询效率优于基于R*树的Gain/Loss度量的贪婪算法和基于SR树的算法的查询效率.     

基于扩展路径表达式的XML查询

XML查询问题是当前计算机界研究的热点问题之一，国内外学者提出了众多的模型与算法．其中，日本学者Makoto Murata等提出采用扩展路径表达式来表达查询，并利用hedge自动机和字符串自动机进行XML的查询计算．这种方法与采用路径表达式控制的XML查询相比，克服了后者不能充分利用XML文档有序性的缺点．另外，扩展路径表达式具有较强的表达能力，可以表达任何MSO(一元二阶逻辑)查询．因此，扩展路径表达式已作为XML查询问题研究的主要理论框架之一，但是扩展路径表达式的编写比较困难，表达式也比较复杂，导致算法时间复杂度的提高．在扩展路径表达式中引入通配符，使得扩展路径表达式更加简单灵活；同时在查询的计算过程中提出并应用带截止集的自动机提高计算的时间效率．     

XML查询模式发掘

随着XML的广泛应用，如何高效地处理XML查询受到越来越多的关注．发掘频繁使用的查询模式，并缓存其查询结果是提高查询效率的有效手段之一．由于XML查询可以表示为树，因而可以使用频繁结构挖掘(Frequent Structure Mining)的技术来发掘频繁查询模式．提出一种高效的频繁查询模式发掘方法,同以前的类似工作相比,所做工作是严格地基于XML查询语义的，因而发掘结果曼为准确，也更易于使用．     

用户界面友好的XML查询方案

提出一用户界面友好的XML文档查询方案，使普通Internet用户不必使用复杂的XML查询语言，也不必知道所查XML文档的精确结构，只须输入相关的已知条件和待求信息，就能够实现Web上XML文档的统一查询。     

基于XML的软件构件查询匹配算法研究

在研究无序树包含匹配的基础上,提出一种新的基于XML的软件构件查询匹配算法.该算法可以在保持较高构件查准率的前提下,显著地提高构件的查全率,并提供对布尔查询的支持.此外,通过合理地设定约束条件以及利用动态规划的方法,将计算查询匹配代价的算法时间复杂度限定为多项式级,确保构件查询具有足够的查询效率.最后,通过在构件库原型系统RCRS上进行的一系列实验,进一步证明了新的查询匹配算法在软件构件查询实际应用中的可行性和有效性.     

一种新的XML文档编码机制

XML查询中正则路径表达式的实现,需要快速判断元素间父子关系或祖先一后代关系。目前,基于树遍历的XML文档编码是一种主流的方法,但父子关系的判断需要在编码之外附加辅助的措施,部分实现不支持文档更新,提出一种新的编码方法,能够在常数复杂度的时间内实现两个元素间父子关系、祖先一后代关系的判断,计算祖先一后代结点间的辈数差异,并支持文档更新功能。     

XML查询方法的设计与研究

提出了用Petri网建立XML语义结构模型的设计方法,根据XML的DTD结构建立描述XML语义结构的Petri网模型,DTD结构中的元素声明和属性声明对应Petri网模型中的一个或一组变迁,声明中的元素或属性对应Petri 网模型中的库所,把XML查询中的路径表达式定义为Petri网库所中的Token。根据Petri网模型的结构生成存储XML数据的关系数据库模型,将XML的查询问题最终转化为数据库中数据的查询操作。 XML;Petri网;路径表达式;查询     

优化XML路径表达式查询的技术

通过对现有的路径表达式查询中几种优化技术的分析研究,提出了在XML语言查询中的一些重要问题,并根据其主要的技术特点提出了自己的观点,旨在提高对XML路径表达式查询技术的优化。     

基于蚁群算法的XML概率查询策略与算法优化

针对XML数据半结构化的特点及概率查询理论,结合蚁群算法,提出添加杂交算子和更新信息素的方法,该方法不仅能动态选择数据查询方向,而且能避免无效查询,扩大数据查询范围,提高收缩效率。模拟测试证明了该方法能优化XML查询。     

DAS中一种XML查询完全性验证算法

随着XML数据库管理系统的发展,数据所有者和服务提供者分离.要享受第三方提供服务的前提是需要确保查询结果的正确性和完全性.在第三方提供查询服务的情况下,算法确保了客户端查询结果的正确性和完全性.该算法的基本思想是对查询结果二次构建Merkle Hash树来验证结果的正确性和完全性.     

概率查询及其算法研究

给出了概率查询的分类,描述了最近邻查询及其基于R-树的深度优先算法,针对此算法的不足,提出了对mindist的改进以完成移动对象的最近邻查询。     

支持XML查询代数和树模式查询的XQuery系统框架

XQuery语言的高性能实现需要利用XML查询代数提供的查询优化方法,也需要采取高效的树模式整体匹配算法。为了将这两种XML查询处理技术有效地结合在XQuery语言处理系统中,提出了一种通用系统框架来支持XQuery语言的高性能实现。在这个框架内,提供开放式XML数据源连接,并且通过作为中间语言的一种函数式查询计划描述语言FXQL来支持各种查询代数算子和树查询模式的表示,既允许采用各种XML查询代数,又允许采用各种树模式查询算法;进而,通过这种中间层的程序变换可以实现基于各种查询代数的查询重写,并从查询计划中分离出独立的树模式查询计算,使两种查询处理技术适当地统一在同一系统框架中,有效地支持了多种环境下XQuery语言的实现。     

使用模式树和物化视图进行XML查询

使用模式树解析XQuery查询,将经常被查询的XML节点信息存储到物化视图中,利用物化视图和用户查询的交叉部分,直接从物化视图中获取用户的查询内容。对于两者不完全匹配的部分,使用补充规则,使得能部分使用物化视图,以提高查询效率。文章还给出了模式树的匹配算法。     

一种基于节点语义相关性的XML关键字查询算法

现有的XML关键字查询算法,通常只考虑节点间的结构信息,以包含关键字匹配节点的子树作为查询的结果,而节点间的语义相关性一直没有被充分利用。这也是导致现有查询算法的结果中普遍含有大量语义无关的冗余信息的主要原因。在该文中,我们首先对查询关键字的环境语义及节点间的语义相关性进行了定义,在此基础上,提出了一种新的关键字查询算法,寻找语义相关单元作为关键字查询的结果。这样获得的查询结果,一方面不含语义无关的冗余信息,另一方面也与用户的查询意图更加匹配。实验表明,该文提出的算法在查询效率和精确性上都有较大改进。