导读:本文包含了数据访问模式论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据,模式,数据库,抽象,数据源,多线程,数据恢复。
数据访问模式论文文献综述
王志俊[1]（2019）在《用户访问模式中数据挖掘的模型与算法》一文中研究指出本文采用E-OEM模型,对用户访问模式的数据源来自于页面拓扑结构、服务器应用逻辑、用户浏览路径等多个方面进行考虑,以此深入研究不同用户访问模式下的数据挖掘模型及算法。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年13期）
张蕾[2]（2017）在《基于网络访问数据的移动APP使用模式研究》一文中研究指出随着以智能手机和平板电脑为代表的移动终端设备的不断普及和更新,以及移动网络相关软件、硬件的飞速发展,互联网已经从传统的桌面互联网时代进入到了移动互联网时代。伴随着移动互联网时代的来临,人们许多相关行为或者使用的工具与桌面互联网时代相比都发生了巨大的变化。近几年,异常火爆的移动应用程序APP就是移动互联网时代的产物。在信息化爆炸的今天,每天都有大量的APP上线,同时有大量的APP被淘汰。对于APP投资方,一次错误的投资或决策都将会造成巨大的损失,所以就需要提前掌握APP的使用模式,其可以作为该APP的欢迎度等情况的一个重要维度。因此,在这个信息化时代需要善于从大数据中提取到想要的信息来方便做出正确的决策。但是,要想从海量的网络访问数据中提取出APP的使用模式,首先需要获得这些APP在下载或使用等情况下所具有的特征,即客户端与服务器端进行通信时产生的流量规则。本论文旨在研究如何自动化抓取APP下载的网络流量并自动化提取其流量规则。首先对移动APP的相关课题背景进行研究,提出了论文主要内容和研究目标。其次介绍一些Wireshark抓包的相关理论知识,并在理论知识的基础上介绍手动抓取APP下载和使用情况下的网络流量,以及流量规则文件的生成和后续使用。当APP数量不多时,可以人工抓取APP的网络流量。但是,当APP数量非常多时,就需要考虑自动化的方法,节约人力和时间成本。再次,介绍如何实现移动APP下载操作的自动化,即编写自动化测试框架Robotium程序模拟人的手势操作实现APP在安卓应用市场中的自动化下载,包括应用商店安装包重签名,Android控件定位方式等。接着利用Tcpdump命令行工具实现APP下载流量的抓包,然后编写Python多线程程序将两者结合实现移动APP下载流量抓取自动化。最后,通过编写Python程序自动化提取流量规则,缩小人为找寻流量规则的范围,减小工作量。通过提取APP在下载或使用等情况下产生的流量规则,进而生成规则文件,随后在海量的网络访问数据中利用这些规则文件,编写MapReduce程序挖掘出哪些用户曾经下载或者使用过该APP,从而分析得到该APP的欢迎度,最终实现APP的使用模式研究。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2017-03-12）
陈睿,杨孟飞,郭向英[3]（2016）在《基于变量访问序模式的中断数据竞争检测方法》一文中研究指出在航天嵌入式软件等中断驱动型软件中,中断数据竞争问题十分突出.然而,中断在并发语义、同步机制、调度机制等方面与线程(任务)有诸多不同,具有Ad-hoc特征,难以统一刻画,因此,主流的数据竞争检测方法并不适用.以航天嵌入式软件数据竞争案例库为基础进行了系统分析,提出刻画有害中断数据竞争的7种缺陷模式.针对其中最常见且最难解决的单变量访问序模式,基于抽象解释,提出一种支持过程间分析、中断并发分析的高效检测方法.设计并实现了相应的检测工具Space DRC.实验结果表明,Space DRC能够在145ms内检测出约21 400行程序中的真实数据竞争.Space DRC已经在多个航天重点型号中进行了应用,使得中断数据竞争专项分析的效率提高了至少5倍,并且降低了问题遗漏率.(本文来源于《软件学报》期刊2016年03期）
吴泽邦[4]（2015）在《面向云数据共享的多模式安全访问控制技术研究》一文中研究指出随着云存储技术的快速发展,其衍生的服务亦日趋多元化,云数据共享是云存储平台的主流服务之一。通过分析当前云环境的动态性和开放性特点,基于身份访问控制不适应于海量用户中实现数据共享,基于角色的访问控制存在扩展性和适应性差,且在跨域数据共享存在不可调和的角色冲突,目前采用静态授权方式的基于属性访问控制,没有考虑用户属性的动态变化会引起访问权限的变更等问题。因此上述访问控制策略已无法适应高度开放和多元化数据共享服务的云存储环境。针对云的不同应用场景,从逻辑上将云数据划分为叁个访问域,个人域,群组域和公共域,设计并实现一种可协同工作的多模式安全访问控制系统,根据不同域中数据访问特点采取不同的访问控制策略。利用公私钥加密方案实现数据机密性和完整性保证;在现有属性访问控制基础上,引入动态属性的概念,采用多叉树结构表达访问策略,设计能够支持动态授权的动态属性访问控制策略,以满足公共域访问控制的自适应需求;基于XACML设计了一种统一的访问控制策略描述语言,简化了不同场景下数据共享时访问策略的制定;基于令牌规则在云端利用混淆令牌对密文数据进行二次处理,通过更新合法用户的混淆令牌,从而实现高效安全的用户权限的立即回收。测试结果表明,访问控制开销控制在毫秒量级(<10ms),相较于网络延迟和加解密操作开销而言,在提供安全保障的同时,维持了云存储系统的高性能;用户权限回收时采用基于令牌规则的密文处理其性能开销远小于重加密引起的性能开销。(本文来源于《华中科技大学》期刊2015-05-20）
朱凌宇[5]（2015）在《基于数据访问模式挖掘的磁盘数据预取技术研究》一文中研究指出计算机系统计算单元与存储单元的性能差距越来越大。存储系统性能的优化对文件系统乃至计算机的整体性能提高有非常重要的作用。数据预取技术是重要的优化手段之一,它不仅用在CPU内部预取指令与数据,更是在数据存储领域得到广泛的研究与应用。然而,大多数的缓存预取算法对应用程序的访问模式有较严格的前提或者假设,使得算法只能优化特定的一类应用程序。本文试图使用数据挖掘的手段从应用程序的数据访问历史中找到其访问模式,以此来帮助预取程序识别访问模式,并做出正确的预取决策。我们的算法不对应用程序做假设,只依赖挖掘出来的访问模式。本文在回顾了一些具有代表性的研究成果和Linux内核所实现的预取算法的基础上,提出了在系统更底层实施预取算法的构想。本文提出了面向预测的关联规则,讨论了这种规则的约束条件以及区别于一般关联规则的特点,重点讨论了时间约束条件对规则的挖掘和应用方面的影响。并指出磁盘的数据访问模式可以用这样的关联规则表示,同时它也能直接用于预取算法中对磁盘访问的预测。在第叁章中我们详细讨论了规则挖掘算法设计要点与优化手段。为了达到预取程序所需的实时性,规则的匹配也要求具有较强的实时性。在第四章我们讨论了基本的规则匹配算法以及实时性更佳的基于布隆过滤器的匹配算法。该方法可以避免几乎全部的无效查询。实验表明,每次规则匹配中,该算法几乎能保证一次查询就匹配到规则数据库中的结果。最后文章给出了一个模拟仿真实验环境,在此环境中可以评估本文提出的挖掘、预取算法的性能指标。为了能获取任意真实应用程序的磁盘访问行为,本文还给出了一个在Linux内核中实现的磁盘访问记录抓取程序。作者使用这个工具分别记录下系统运行OLTPBench程序和编译一次Linux内核时,发生的所有磁盘访问记录。连同另外一个公共数据集[54]测试了算法的可行性与性能指标。实验表明,预取算法能够明显提升应用程序的响应时间,并达到了良好的实时性。(本文来源于《西南大学》期刊2015-04-10）
吴琳,王建生[6]（2015）在《基于访问数据模式的Cache缺失预测模型》一文中研究指出为缓解SMT上线程对Cache的争用,提出了基于访问数据模式的Cache缺失预测模型ADM。使用模型对线程访存轨迹进行分析和计算,以两个线程在下一个时间片的访存地址信息作为模型的输入,预测Cache缺失情况并以此作为线程间Cache争用指标。ADM实现了针对共享数据访问和私有数据访问两种模式的缺失计算方法,对比分析表明,ADM加入了对共享数据情况的分析过程,分别计算针对不同模式访存序列,结果更为精确,仿真试验表明,Cache缺失预测模型结果与目前同类模型的预测结果相比,误差分布在合理的范围内,当两个访存序列中有较多共享数据时,使用SMM方法计算结果将更为准确,证明了对访问模式进行划分的必要性。(本文来源于《航空计算技术》期刊2015年01期）
边璐[7]（2014）在《数据源代理——基于Internet模式的数据库高效访问机制》一文中研究指出本文从分析基于Internet模式数据库访问机制的意义出发,阐述了基于Internet模式数据库访问常用的两种体系结构即浏览器/服务器结构和客户端/服务器结构,分析了不同的基于Internet模式的数据库高效访问方法的优缺点,并阐述了基于Internet模式的数据库高效访问主流的叁种技术,分别为CGI技术、JDBC技术以及API技术。(本文来源于《计算机光盘软件与应用》期刊2014年19期）
吕延岗[8]（2014）在《抽象工厂设计模式在数据访问层的应用》一文中研究指出为了解决Web应用程序在更换数据库时代码修改问题,将抽象工厂设计模式应用于数据访问层,封装了抽象工厂和实体工厂,给出数据库操作抽象工厂模式结构图和部分关键代码。(本文来源于《办公自动化》期刊2014年14期）
刘海波[9]（2014）在《数据访问方法分析及相关设计模式的研究》一文中研究指出数据访问方法是指应用程序访问数据（库）的方法，其核心是应用程序与数据库之间的接口。数据库产业几十年的发展形成了以ESQL、ODBC、JDBC、ADO.NET、O/R Mapping、LINQ等为主的上百种数据访问方法。当前数据访问方法种类繁多，各自有其优缺点和适用范围，同一应用程序可以使用多种不同的方法访问同一个数据库，同一系统可能需要同时采用多种数据访问方法，所以在实际项目中关于数据访问方法的技术选型是一个重要的问题。然而这一问题并不容易解决。一方面，出于竞争需要，数据库厂商推陈出新，数据库和数据访问方法版本迅速更迭，文档得不到及时的更新，并且往往带有厂商自己的观点（不够客观）。另一方面，由于数据访问方法的技术选型不具备值得深挖的科研价值，学术界没有动力对其进行全面的整理，以致于国内外数据库相关教科书中缺乏对此系统介绍和深入分析。所以，分析数据访问方法的发展轨迹，系统地、中立地梳理各种主要方法的原理、特点和适用范围，对典型的方法进行定性和定量分析，为数据访问方法的技术选型提供指导，在当前具有较大的实际价值。在分析数据访问方法的研究意义和必要性的基础上，本文主要研究了如下叁方面内容。第二章对各种数据访问方法进行了系统性梳理，在广泛查阅分析原始资料的基础上，将数据访问方法重新划分为四大类，用概述图的形式描述了数据访问方法近40年来的发展历程，对主流数据访问方法进行了定性分析。第叁章对叁种主要的数据访问方法进行了实验和定量分析，这叁种方法在实践中应用最多，我们相信这种定量分析对实践者具有更加明确的参考价值。第四章是关于数据访问模式的研究，设计模式（Pattern）是关于特定环境下解决特定问题的系统化经验，本文将模式概念引入数据访问领域，探讨了数据访问模式的分类与建立，并初步归纳了一些数据访问模式，结合作者参与的实际工程项目说明了模式的应用。我们相信，本文的研究具有较大的现实意义，考虑到相关资料比较分散，本文或许还有资料价值。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2014-04-01）
李红卫,叶飞跃,陈丹[10]（2013）在《一种基于ORAM的数据可恢复性证明与访问模式的隐藏》一文中研究指出随着云计算的发展与应用,越来越多的客户选择云存储作为存储媒质,因此,数据的完整性和私密性成为客户关心的主要问题。基于无关RAM模型机提出一种新的结构,将客户文件分割成大小相等的数据块,每个数据块在云存储中有两个备份,且随机地存储在不同的文件中,以保证数据的完整性。利用同态散列算法验证数据的可持有性,通过无关RAM隐藏客户对服务器的访问模式,敌手无法从客户的数据访问模式中获取有用的信息,从而实现了数据的私密性。(本文来源于《电信科学》期刊2013年12期）
数据访问模式论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着以智能手机和平板电脑为代表的移动终端设备的不断普及和更新,以及移动网络相关软件、硬件的飞速发展,互联网已经从传统的桌面互联网时代进入到了移动互联网时代。伴随着移动互联网时代的来临,人们许多相关行为或者使用的工具与桌面互联网时代相比都发生了巨大的变化。近几年,异常火爆的移动应用程序APP就是移动互联网时代的产物。在信息化爆炸的今天,每天都有大量的APP上线,同时有大量的APP被淘汰。对于APP投资方,一次错误的投资或决策都将会造成巨大的损失,所以就需要提前掌握APP的使用模式,其可以作为该APP的欢迎度等情况的一个重要维度。因此,在这个信息化时代需要善于从大数据中提取到想要的信息来方便做出正确的决策。但是,要想从海量的网络访问数据中提取出APP的使用模式,首先需要获得这些APP在下载或使用等情况下所具有的特征,即客户端与服务器端进行通信时产生的流量规则。本论文旨在研究如何自动化抓取APP下载的网络流量并自动化提取其流量规则。首先对移动APP的相关课题背景进行研究,提出了论文主要内容和研究目标。其次介绍一些Wireshark抓包的相关理论知识,并在理论知识的基础上介绍手动抓取APP下载和使用情况下的网络流量,以及流量规则文件的生成和后续使用。当APP数量不多时,可以人工抓取APP的网络流量。但是,当APP数量非常多时,就需要考虑自动化的方法,节约人力和时间成本。再次,介绍如何实现移动APP下载操作的自动化,即编写自动化测试框架Robotium程序模拟人的手势操作实现APP在安卓应用市场中的自动化下载,包括应用商店安装包重签名,Android控件定位方式等。接着利用Tcpdump命令行工具实现APP下载流量的抓包,然后编写Python多线程程序将两者结合实现移动APP下载流量抓取自动化。最后,通过编写Python程序自动化提取流量规则,缩小人为找寻流量规则的范围,减小工作量。通过提取APP在下载或使用等情况下产生的流量规则,进而生成规则文件,随后在海量的网络访问数据中利用这些规则文件,编写MapReduce程序挖掘出哪些用户曾经下载或者使用过该APP,从而分析得到该APP的欢迎度,最终实现APP的使用模式研究。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据访问模式论文参考文献
[1].王志俊.用户访问模式中数据挖掘的模型与算法[J].电子技术与软件工程.2019
[2].张蕾.基于网络访问数据的移动APP使用模式研究[D].北京邮电大学.2017
[3].陈睿,杨孟飞,郭向英.基于变量访问序模式的中断数据竞争检测方法[J].软件学报.2016
[4].吴泽邦.面向云数据共享的多模式安全访问控制技术研究[D].华中科技大学.2015
[5].朱凌宇.基于数据访问模式挖掘的磁盘数据预取技术研究[D].西南大学.2015
[6].吴琳,王建生.基于访问数据模式的Cache缺失预测模型[J].航空计算技术.2015
[7].边璐.数据源代理——基于Internet模式的数据库高效访问机制[J].计算机光盘软件与应用.2014
[8].吕延岗.抽象工厂设计模式在数据访问层的应用[J].办公自动化.2014
[9].刘海波.数据访问方法分析及相关设计模式的研究[D].武汉理工大学.2014
[10].李红卫,叶飞跃,陈丹.一种基于ORAM的数据可恢复性证明与访问模式的隐藏[J].电信科学.2013
论文知识图
