导读:本文包含了查询模式匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:时空标签轨迹,k近邻算法,近似模式匹配,索引
查询模式匹配论文文献综述
梁珺秀,许建秋,秦小麟[1]（2018）在《K近邻近似模式匹配查询》一文中研究指出随着智能终端的广泛普及,传统的移动对象描述中增加了许多语义相关信息.现有语义移动对象查询大多在语义匹配的前提下再进一步考虑时空属性,造成部分结果在时空维度距离较远.为此,针对时空标签轨迹的语义描述,提出近似模式匹配,并给出相关定义表示,以考虑轨迹语义部分匹配查询条件.在此基础上,提出K近邻近似模式匹配查询,以实现同时考虑时空距离和语义匹配程度,引入新的剪枝策略,并给出基于标签R树的K近邻近似模式匹配查询算法.实验结果表明,与基于RR-Tree,3DR-Tree,TB-Tree及SETI索引的查询算法对比,在不同参数下,基于LR-Tree的K近邻近似模式匹配算法表现出更好的剪枝能力.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2018年12期）
梁珺秀,许建秋[2]（2018）在《基于时空标签轨迹的范围模式匹配查询》一文中研究指出针对时空标签轨迹的语义描述,结合传统移动对象范围查询,提出范围模式匹配查询并给出形式化表示。范围模式匹配查询返回在给定时空范围内匹配给定查询模式的所有轨迹,设计基于标签R树的范围模式匹配查询算法,并介绍查询算法中的筛选过程及精细计算过程。通过大量实验,从查询算法的不同参数角度分析,与基于RR-Tree、3DR-Tree、TB-Tree及SETI的查询算法进行对比,验证了提出的基于标签R树的范围模式匹配查询算法的有效性。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2018年08期）
许建秋,梁珺秀,秦小麟[3]（2018）在《基于时空标签轨迹的k近邻模式匹配查询》一文中研究指出时空标签轨迹在传统的时空轨迹数据基础之上融入了具有语义含义的标签信息,丰富了移动对象数据。针对该数据提出k近邻模式匹配查询,即在给定时间区间内匹配相应的模式且距离查询轨迹最近的k条轨迹。设计并实现标签R树(LR-Tree),即增加标签表并在R树每项中添加标签位图,及基于LR-Tree的k近邻模式匹配查询算法。通过真实数据和合成数据将LR-Tree与3DR-Tree、SETI及TB-Tree进行对比,实验表明LR-Tree具有更好的剪枝能力,从而验证了所提算法及索引的有效性。(本文来源于《通信学报》期刊2018年04期）
陈冲,蒋夏军[4]（2016）在《一种支持通配符查询的XML模式匹配算法》一文中研究指出XML查询语言当中,包含通配符*的查询能够方便有效地满足一些特殊查询要求,但在大数据时代下XML文件容量与结构复杂性不断增加,现有支持通配符查询的算法需消耗巨量内存来解析XML,并且在对嵌套通配符处理时需要大量的单路径匹配操作和局部结果的缓存。针对此现状,结合现有经典算法,提出一种新的、能够高效解决小枝模式当中含有通配符*的查询算法—WTwig List。该算法首先对查询模式进行通配符的层次关系处理,减少不必要的通配符匹配,以数据流形式解析XML文件并执行局部的扩展Dewey编码,经过滤操作后得到有序的叶子节点编码列表,在列表中执行匹配操作得到结果;其次在真实和合成数据集上做大量实验,结果表明WTwig List算法与现有算法相比,能够有效提高查询效率,在空间效率上具有一定优势,且能够快速准确地处理查询模式中P-C关系。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2016年04期）
何广达[5]（2015）在《DeepWeb查询表单属性模式匹配的研究》一文中研究指出本文主要研究关于Deep Web查询表单属性的模式匹配。首先,能自动识别查询表单位置;其次,根据规则自动抽取表单属性;再次,根据Word Net计算文本标记与控件标记的语义关系以及语义相似度;最后,根据语义关系进行属性关系重组,获得查询表单属性在语义关系上的属性匹配模式,实验表明,本文算法高效可行。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2015年06期）
何广达[6]（2015）在《DeepWeb查询接口的模式匹配研究》一文中研究指出随着互联网和计算机学科技术的超快速发展，Web网页信息是通过静态和动态的2种方式向服务器端发布网页信息，其发布的在网络数据库中网页数据量十分可怕的，但是，存在服务器上的网页可以分为浅层网SurfaceWeb和深度网DeepWeb两种，Surface Web则是通过一种静态的链接方式即可被访问到的网页，SurfaceWeb网页信息则可以被大多数的搜索引擎抓取网页内容，而相对于SurfaceWeb而言，DeepWeb则是指存在服务器上的某些的网络数据库，那么，对于这些网络数据库来说，其网页内容是根据用户查询条件动态可变的，这些网络数据库并不能被传统的搜索引擎抓取到信息，DeepWeb中潜藏更大价值的数据信息。目前，越来越多人们获取信息的主要来源是DeepWeb，而网页信息内容则是以结构化的分布形式存储到网络数据库之中。DeepWeb中包含着海量的数据信息，很高质量的数据信息隐藏在DeepWeb中，如何在DeepWeb中快速有效地获取高质量的数据信息？DeepWeb却不能被传统搜索引擎搜索到隐藏在深度网中数据，研究DeepWeb查询结果的目的是有助于实现对DeepWep中的数据信息的自动抽取，可以更快捷、更准确地获取知识。在form表单中体现用户多种查询条件组合，由于DeepWeb只关注于某个领域，因此，本文将引入WordNet的语义关系作为DeepWeb查询接口表单模式匹配过程。本文将会提出一种研究DeepWeb查询接口的模式匹配的新方法，论文框架包括4个方面：1)对网页文档中form表单的进行查询接口表单的定位与识别，并通过一种启发式规则排除非查询接口的form表单，获取到存在查询接口表单位置列表；2)分析并排除有效的查询接口表单属性并进行解析操作，获得查询接口中表单的文本标记和控件标记信息；3)基于HTML内部编码规则和网页视觉单元内部存在的规则进行查询接口中form自动抽取表单属性；4)在WordNet的指导控制下定位与识别、抽取表单属性信息中的各种语义关系，然后，根据它们之间的语义关系进行属性关系重组，获得语义关系上表单匹配模式。本文设计一种基于WordNet的DeepWeb查询接口的模式匹配方法研究，并实现了定位于识别表单位置、匹配文本标签与控件标记的语义相似度的基础之上，本文又提出一种新的查询接口表单属性匹配的新方法，更好地实现了各个语义标签与控件标签之间的语义相似度计算和查询接口的属性匹配模式，实验结果分析表明，这种算法的实际应用是有效可行的。(本文来源于《吉林大学》期刊2015-05-01）
张青平[7]（2014）在《XML查询中Twig模式匹配算法的研究》一文中研究指出XML由于其所具有的自描述性、灵活的数据结构以及丰富的数据表示能力等特点，逐渐成为Web上数据表示、存储和交换的事实上的标准。越来越多的XML数据成为信息共享的载体。大量XML数据的涌现促进了XML数据管理技术的快速发展，Twig模式匹配算法作为XML文档查询处理模块的核心内容，成为众多学者研究的热点问题。在XML结构查询中，可以通过编码来确定节点间的结构关系，避免了对XML文档树的重复扫描，提高了查询效率。早期的二元结构连接算法会产生许多无用的中间结果，降低了性能，针对这一关键问题，论文在分析经典算法PathStack算法和TwigStack算法的基础上展开了深入研究。首先，针对传统XML文档小枝模式查询算法中，与模式树中标签名相同的节点均入缓存，易造成很大的空间浪费问题，提出了ListFWM模式匹配算法。算法在对XML文档编码的基础上，依据节点间的结构关系过滤标签列表中无用的中间节点，且不用归并，通过实验比较，验证了ListFWM算法比TwigStack算法具有更高的查询性能。其次，针对传统算法需要对整个文档节点进行编码，从而导致查询效率大大降低这一缺陷，论文提出了TwigStack算法的核心内容——PathStack算法的改进算法：LocalPathStack算法。以此为基础，提出了一种适用于XML流数据的新的算法： PathList算法，并根据所处理的XML流数据的特点，通过查询根过滤方法优化了这一算法。最后，通过对不同文件大小以及不同查询路径长度的比较实验，验证了PathList及其优化算法与LocalPathStack算法及其优化算法相比，在大大降低了空间复杂度的基础上，具有稍优的时间复杂度，最后提出一种XML数据流的Twig模式匹配算法——StreamTwigList算法，同时给出了论文所研究算法在弹药设计软件中的一个应用案例。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2014-03-01）
李发金,廖湖声,高红雨[8]（2013）在《XML查询中具有位置谓词的树模式匹配方法》一文中研究指出XML树模式匹配是XPath查询等XML数据处理中的核心操作.采用整体匹配方式的XML树模式查询算法已经得到了深入研究,然而这些算法均未考虑到XPath表达式中位置谓词的实现需求.由于无法从整体匹配的结果中筛选出符合位置谓词的查询结果,使得这些算法无法用于实现具有位置谓词的XPath查询.为了支持具有位置谓词的XML树模式查询的实现,为XML树模式扩展了位置谓词和兄弟轴,提出了一种基于嵌套栈的整体模式匹配算法TwigPos,所实现的XPath查询能够同时支持存在谓词、位置谓词和兄弟轴.在不同数据集上的实验说明该算法能够有效地处理此类XML查询请求,增强了XML树模式查询技术的实用性.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2013年S1期）
李发金[9]（2013）在《XML查询中具有位置谓词的树模式匹配方法》一文中研究指出随着计算机网络技术的发展，可扩展标记语言(XML)已经成为互联网上数据表示和传输标准，XML被普遍地用于异构信息和异构平台之间数据交换和数据共享。为了满足查询和处理XML数据的需求，W3C提出了XQuery语言。XQuery和XML数据的关系类似SQL与关系数据库的关系。XQuery很好地结合了XML数据的半结构化特性，能够在XML文档中查询出用户所需的文档片段，或根据XML文档进行科学计算。在对XML文档进行处理时，针对XML数据结构特征进行的XPath查询是实际应用当中最基本和最普通的操作，同时也是最耗时空的操作之一。多数结构查询需求都包含了节点之间的结构约束，若干个相关的祖先后代关系(AD)或双亲子女关系(PC)关系经常表现为一种树型的查询模式。如何高效地查询XML文档已经成为数据库领域的研究热点。采用整体匹配方式的XML树模式查询算法已经得到了深入研究，然而这些算法均未考虑到定义在XPath表达式轴操作上位置谓词的实现需求。由于无法从整体匹配的结果中筛选出符合位置谓词的查询结果，使得这些算法无法用于实现具有位置谓词的XPath查询。本文对XML结构查询中的位置谓词和兄弟轴（following-sibling）的实现方法进行了研究，设计了一种叁层结构的嵌套栈，并基于嵌套栈提出了整体模式匹配算法TwigPos。TwigPos处理的查询模式能够同时支持存在谓词、位置谓词和兄弟轴。在不同数据集上的实验说明该算法能够有效地处理此类XPath查询请求，增强了XML树模式查询技术的实用性。(本文来源于《北京工业大学》期刊2013-06-24）
张洋[10]（2013）在《Deep Web查询接口模式匹配与结果标注方法研究》一文中研究指出随着互联网的快速发展，隐藏在Web后台数据库中的信息资源因为其数据量大、结构完整而受到了广泛关注，这些信息通常需要用户提交查询请求才能访问而且不能被传统搜索引擎所索引，进而形成了Deep Web。目前Deep Web信息成为人们获取互联网信息的主要来源之一，快速、准确、方便地从Deep Web站点获取信息，即Deep Web信息集成处理已成为Deep Web研究领域的重要研究方向。Deep Web查询接口集成和Deep Web语义标注是Deep Web信息集成研究中的两个关键问题。集成查询接口的建立方便了用户以统一的查询界面来查询DeepWeb信息，是Deep Web集成研究中的首要步骤，而查询结果语义标注则让计算机正确理解查询结果信息的语义，进而以更友好的方式呈现给用户。本文分别对这两方面的问题进行了研究和探讨，并提出了相应的方法，并进行了充分的实验验证。本文的主要研究工作如下：①介绍了Deep Web信息集成系统框架，对Deep Web模式匹配和语义标注方法进行了国内外研究现状综述，然后研究分析了传统模式匹配方法和语义标注方法的缺点和不足。②在分析概念相似性计算算法和WordNet词典基础上，提出了一种基于概念间最短路径边权重的语义相似性计算方法，解决了现有方法准确性和适用性方面的问题。该方法通过给概念间最短路径按其边包含信息量不同而赋予不同权重，然后采用非线性方程的方式融合加权最短路径和最小上层父概念内容的信息量。通过在M&C数据集上进行实验，表明新方法的结果能取得比人工方法更高的相关性。③提出一种结合匹配度和概念间语义相似性的Deep Web查询接口模式匹配方法，解决了现有方法匹配效率不高和发现复杂匹配困难的问题。该方法采用匹配度来衡量接口属性间的相关关系，根据相关系数的取值来判断属性间的组合和同义两种关系，最后给同义关系进行语义相似性计算得到模式匹配关系。实验结果表明，该方法能有效提高匹配的准确率。④为了准确完整的对结果记录进行标注，提出一种基于D-S证据理论的语义标注方法。该方法把标注词汇建立在D-S证据理论的识别框架中，然后采用不同标注方法在识别框架下对待标注结果记录进行语义标注，最后采用改进的合成方法合成各标注方法的结果。实验表明新方法能高效的标注查询结果记录信息。(本文来源于《重庆大学》期刊2013-04-01）
查询模式匹配论文开题报告
（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：
针对时空标签轨迹的语义描述,结合传统移动对象范围查询,提出范围模式匹配查询并给出形式化表示。范围模式匹配查询返回在给定时空范围内匹配给定查询模式的所有轨迹,设计基于标签R树的范围模式匹配查询算法,并介绍查询算法中的筛选过程及精细计算过程。通过大量实验,从查询算法的不同参数角度分析,与基于RR-Tree、3DR-Tree、TB-Tree及SETI的查询算法进行对比,验证了提出的基于标签R树的范围模式匹配查询算法的有效性。
（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。
查询模式匹配论文参考文献
[1].梁珺秀,许建秋,秦小麟.K近邻近似模式匹配查询[J].小型微型计算机系统.2018
[2].梁珺秀,许建秋.基于时空标签轨迹的范围模式匹配查询[J].计算机与现代化.2018
[3].许建秋,梁珺秀,秦小麟.基于时空标签轨迹的k近邻模式匹配查询[J].通信学报.2018
[4].陈冲,蒋夏军.一种支持通配符查询的XML模式匹配算法[J].计算机与现代化.2016
[5].何广达.DeepWeb查询表单属性模式匹配的研究[J].数字技术与应用.2015
[6].何广达.DeepWeb查询接口的模式匹配研究[D].吉林大学.2015
[7].张青平.XML查询中Twig模式匹配算法的研究[D].南京航空航天大学.2014
[8].李发金,廖湖声,高红雨.XML查询中具有位置谓词的树模式匹配方法[J].计算机研究与发展.2013
[9].李发金.XML查询中具有位置谓词的树模式匹配方法[D].北京工业大学.2013
[10].张洋.DeepWeb查询接口模式匹配与结果标注方法研究[D].重庆大学.2013