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随着移动互联网的迅速发展和智能手机的普及,基于位置感知的订阅发布系统在工业界和学术界引起了广泛重视。现有系统主要处理海量空间数据下订阅与事件的查询匹配问题,其匹配模型主要是基于空间关键字之间的相似性,鲜有研究考虑语义相关性。为了探索并实现订阅发布系统在语义上的查询与匹配,提出了一种基于主题模型的位置感知订阅发布系统。 首先, 该系统利用主题模型对订阅发布系统中的关键字进行主题映射。然后,设计了一种两步分区索引结构RPTM-trees,并使用该索引结构为订阅的主题集合和空间信息建立索引。RPTM-trees根据主题集合的主题个数及关键主题对订阅进行两步分区索引,使其对订阅的分区能力更强,从而显著提升查询匹配的效率。最后,在高流速的事件流、千万级订阅数据集上进行了实验,实验结果表明所提方案是稳定和高效的。 相似文献
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针对无线射频识别(RFID)单元的分布情况可能会导致出现多种类型的冲突以及现存算法的系统成本较高等问题,提出多个数据通道完成阅读器和标签之间的通信,是一种分布式算法。在接受问询流程中,阅读器首先等待一个伪随机时间,然后检测两个序列,如果这两个条件都不满足,阅读器将会等待伪随机时间后再次尝试。在接受过程中,如果存在任何可利用的数据通道,阅读器就会选取不同的数据通道。该设置可以确保避免发生隐藏和暴露终端问题。实验利用范围传播损耗模型和NS3的802.11 Wifi模型在网络模拟器NS3中对算法进行整合。与邻域友好型防冲突算法(NFRA)、多通道MAC协议(MCMAC)算法和冲突避免(Dica)的分布式算法相比,实验结果显示提出的算法降低了标签识别过程中花费的时间,而且集中控制过程额外的空间成本更低,因此在最小化网络开销的情况下增加了成功询问的比例。 相似文献
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为了提高蝙蝠算法的全局收敛能力和收敛速度,提出了一种时变Morlet小波变异的蝙蝠算法(TVMWMBA);构建Morlet小波分布函数来描述小波变异因子分布的概率密度,然后利用小波变异因子的波动性和周期性,在每次迭代中对蝙蝠种群的个体进行小波变异,避免陷入局部最优,再通过时变系数动态收缩小波变异因子的变异空间,加快算法的收敛,提高收敛精度;函数优化仿真实验结果表明,改进算法有效的保持了种群的多样性,显著提高了优化稳定性,具有全局收敛能力强、寻优精度高和收敛速度快等特点。 相似文献
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针对数据源新产生数据记录的增量爬取问题,提出了一种deep Web新数据发现策略,该策略采用一种新的属性值序列图模型表示deep Web数据源,将新数据发现问题转化为属性值序列图的遍历问题,该模型仅与数据相关,与现有查询关联图模型相比,具有更强的适应性和确定性,可适用于仅仅包含简单查询接口的deep Web数据源。在此模型的基础上,发现增长节点并预测其新数据发现能力;利用互信息计算节点之间的依赖关系,查询选择时尽可能地降低查询依赖带来的负面影响。该策略提高了新数据爬取的效率,实验结果表明,在相同资源约束前提下,该策略能使本地数据和远程数据保持最大化同步。 相似文献
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为了使用户获得可信的云存储服务,通过对云存储系统的用户数据机密性和数据完整性的数据保护策略进行研究,设计了一个自认证可信的云存储框架.在无第三方参与的情况下用户直接对存储到云存储系统上的数据进行审计,规避了第三方验证的云存储策略的安全风险.在该框架中,设计了两级Merkle哈希树更有效地实现了用户数据安全的读、写、更新等功能,设计了实现以上功能的详细算法.比较分析结果显示,该框架的具有更高的安全性和运行效率. 相似文献