一种基于有序对的含父子边的小枝模式匹配算法

随着Internet的发展和网上XML数据规模的与日剧增,如何准确、高效地查询XML数据已经成为研究的热点问题.目前,已经提出了很多小枝模式匹配算法,但没有解决含有父子边的小枝模式查询.针对该问题,提出了一种基于有序对的新算法PCTwig,通过在查询树和文档树上分别建立父子关系的有序对来进行查询.查询过程中避免了产生中间结果,也不需要进行归并操作,实验证明该算法是有效的.     

一种有效的XML数据库的小枝模式匹配算法

目前,XML文档查询是研究的热点,其中小枝模式匹配方法是重要的研究方向,但是大多数基于这种思想的算法只能处理包含祖先／后代关系的查询。为此,提出了一种新的小枝模式匹配算法——TwigStackPC,它能够有效地处理包含祖先／后代和父／子关系的查询。     

TwigEN：一种新的小枝模式匹配算法

随着互联网的迅速发展,XML已经成为网上通用的数据表示与交换的标准。因此,如何有效地查询XML数据成为一个重要的研究课题。近年来,小枝模式匹配问题已被广泛地研究,提出了不少小枝模式匹配算法。在汲取各种小枝模式匹配算法优点的基础上,提出了一种新的小枝模式匹配算法TwigEN。根据XML文档结构它可以跳过那些在结构连接中无用的元素结点,这样不仅减少了待处理结点的数目,缩短了处理时间,而且也节省了内存空间。     

改进的基于小枝模式的匹配算法——cTwigStack

给定一个小枝模式查询,如何快速地在XML数据集中找到所有感兴趣的信息,已成为当前研究的热点。针对TwigStack算法在处理含有父子节点的情况下会产生大量的中间结果等问题,通过栈来对非叶子节点缓存和对叶子节点延迟输出的思想,提出了一种改进的小枝模式匹配算法--cTwigStack。采用Treebank数据集进行测验,结果表明该算法不仅仅在处理祖孙/后继节点时能使输出结果的准确性达到最优,而且在处理父子节点时,相对目前提出的算法,也是非常高效的。     

一种高效的连续不确定XML小枝模式匹配算法

针对目前不确定XML小枝模式匹配算法均基于归并,易造成很大的空间和时间浪费问题,提出基于P-文档模型的连续不确定XML的非归并的小枝模式匹配算法.算法在节点入队列和出队列时分别进行过滤剪枝操作,减少待处理节点的个数,匹配过程使用相互关联的链表存储中间结果,不需要归并.理论分析与实验结果表明,该算法是一种高效的连续不确定XML查询算法.     

一种基于有序二叉树的多模式匹配算法

传统的多模式匹配算法是用树型结构的有限自动机实现的 ,它具有很多缺点 .本文提出的多模式匹配算法是基于有序二叉树的多模式匹配算法 .实验证明 ,本文算法不但具有和传统算法相当的查找速度 ,而且构造速度快、内存耗费少 .因此 ,本文提出的算法特别适用于要求动态构造自动机的情况     

一种高效非归并的XML 小枝模式匹配算法

在XML 数据库中,小枝模式查询是XML 查询处理的核心操作.近几年,研究人员已提出许多种算法,如 Holistic Twig 和TJFast 算法等.然而它们都是基于归并的,会有很高的计算代价.已提出的Twig2Stack 和TwigList 算法虽然可以克服这一点,但算法非常复杂.针对这一问题,尤其是考虑了通常查询表达式中只有少数几个结点是最终的输出结点这一特点,提出了TiwgNM 算法及其扩展算法TiwgNME 算法.算法不需要归并,且只用了少数栈来实现.实验结果表明,这些算法优于以前算法,尤其是对查询中只有祖先-后裔关系的表达式更有效.     

改进的XML小枝模式匹配方法

近年来, XML数据查询成为一个重要的研究课题。处理小枝查询是XML查询实现的核心操作,针对小枝模式查询,提出了一种改进的小枝模式匹配算法。该算法通过剪去无用的数据流以减少待处理结点的数目,从而节省处理时间,提高查询的准确率。实验结果表明,该算法能够有效提高查询效率。     

基于路径索引的XML小枝模式匹配方法

小枝模式匹配作为XML查询的核心操作,目前在该方面已经提出了一系列有效的实现方法.在总结分析先前各种匹配算法的基础上,提出了一种新的基于路径索引的解决方法TwigFilter,该方法是一个单阶段算法,避免了路径归并.同时,考虑到通常查询中只有少数几个结点是所需的输出结果这一特点,该方法区别输出结点和其他查询结点,保证整个查询处理过程都是根据输出结点进行的.实验结果表明,该算法优于以前的算法,尤其是对查询中只有祖先-后裔关系的表达式更有效.     

基于有序二叉树的多模式匹配算法

匹配算法是入侵检测系统中的核心,它的快慢在很大程度上决定着整个系统的性能,在多模式匹配算法的基础上采用有序二叉树的方式存储入侵规则,并使用一定的规则来访问二叉树实现快速匹配,具有更大的搜索步长和更高的效率。     

一种基于层次栈的XML数据小枝查询算法研究

当前针对小枝模式的XML查询是XML文档查询的研究热点。文章在分析XML数据小枝查询处理常用算法的基础上,提出了一种高灵活性的、易确定结点对之间结构关系的EDiezt-P编码,并基于EDiezt-P编码和层次栈结构提出了一种自底向上的小枝查询算法。实验表明,该算法在一定程度上减少了查询处理时间,提高了查询效率。     

基于Extended Dewey编码的小枝模式匹配方法

XML数据库的查询优化技术是当前数据库领域中的一个研究热点,而小枝模式匹配又是其中的一个研究重点.在总结分析各种小枝模式匹配算法的基础上,提出了一种新的基于Extended Dewey编码的小枝模式匹配方法.该方法首先使用TJFast算法在XML文档的JoinGuide索引上进行预匹配,然后再扫描预匹配结果中的叶子结点序列就可以找出所有的匹配结果.最后,用实验的方法同其它算法作了比较,并对实验结果进行了分析.     

一种XML数据流小枝模式查询算法

针对传统XML文档小枝模式查询算法系统开销大的问题,提出一种XML数据流小枝模式查询算法。该算法结合SAX数据流解析技术,将层次关系队列结构应用于XML文档查询中,采用动态生成区间编码的方式,免除建立编码索引文件的步骤。实验结果表明,在对相关数据集进行查询时,该算法可减少I/O操作,缩短查询响应时间,提高查询效率。     

一种采用扩展Dewey编码非归并的小枝模式查询算法

小枝模式查询是XML查询中重要的操作,已经有许多种算法提出,如TwigStack和TJFast算法等,但是他们都是基于归并思想的,不能避免大量的不必要的路径归并.本文提出的TwigWM(Twig Without Merging)算法使用部分栈与链表的结构来实现非归并查询,由于从扩展Dewey编码中能够直接得到祖先元素结点的编码,所以TwigWM算法采用扩展Dewey编码.实验结果表明,TwigWM算法要优于TJFast、Twig2Stack等算法.     

一种非归并不确定XML小枝模式查询算法

针对目前不确定XML小枝模式查询需要存储大量中间结果和归并中间结果的情况,提出一种非归并不确定XML小枝模式查询算法ProTwigList。该算法查询之前通过Tag+Level流进行剪枝,以减少待处理节点的数目;并扩展了区间编码来对剪枝后剩余的普通节点进行编码,用一定规则对分布节点进行标识;查询时采用公共分布节点路径的方法处理分布结点,最后结合最低公共祖先节点的概率计算查询结果的概率值。理论分析和实验结果证明了ProTwigList算法的查询效率。     

XML数据流中祖先-后裔关系匹配算法

在祖先-后裔关系匹配算法中,多数都是首先利用XML解析器将XML文档解析分裂为元素(或属性) 列表进行存储,然后在这些分裂得到的元素(或属性) 列表之间进行祖先-后裔关系的结构连接.该文的算法SSD不需要事先将源XML文档分裂为元素(或属性) 列表进行存储,而是直接将源XML文档作为输入,采用SAX来产生XML数据流,然后基于XML数据流实现祖先-后裔关系匹配.通过分析可知,该算法适用面广,仅需要对源XML文档进行一次扫描,占用系统资源少,且具有很高的匹配效率.     

XML数据流系统的小枝模式过滤算法

提出新的小枝模式索引方法和无回溯的标记过滤算法,通过增加较少的系统存储资源提高小枝模式订阅的过滤计算速度。过滤算法对订阅的每个谓词单独设立标记,从而简化匹配运算,通过对标记组的并操作使算法无须回溯即可实现过滤。实验结果证明,该算法性能较好,适用于上百万订阅量的数据流系统。