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题名一种改进的可扩展标记语言查询增量维护算法
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作者
胡孔法
刘海东
陈崚
达庆利
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机构
扬州大学信息工程学院
东南大学经济管理学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期2277-2283,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60773103,60673060)
中国博士后科学基金资助项目(20070420954)
+2 种基金
江苏省“青蓝工程”基金资助项目
江苏省自然科学基金资助项目(BK2008206)
江苏省教育厅科学基金资助项目(08KJB520012)~~
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文摘
为降低可扩展标记数据查询执行器重新构建的代价,提出了一种基于树型结构的可扩展标记语言查询增量维护算法。该算法利用树型结构进行可扩展标记语言数据流查询执行器增量维护,利用自动机来表示状态转换,从而实现了对可扩展标记语言树型结构的动态维护,避免了在没有文档类型定义情况下出现的环形结构的复杂操作,减少了维护时间和状态转换数量。实验表明,基于树型结构的可扩展标记语言查询增量维护算法能够以有限转换路径为代价,有效地完成可扩展标记语言数据流持续查询执行器的动态维护,减少了增量维护时间和状态转换数量。
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关键词
可扩展标记语言
查询语言
数据流
树型结构
增量维护算法
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Keywords
extensible markup language
query languages
data stream
tree structure
incremental maintenance algorithm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种对象实视图的增量维护算法OMVIMA
被引量：1
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作者
张延成
骆斌
陈世福
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机构
南京大学计算机科学与技术系
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第24期206-209,共4页
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基金
国家自然科学基金资助(编号:60003010)
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文摘
首先给出了一种面向对象的实视图模型———对象视图模型,可以在数据仓库中描述复杂对象,并有利于前端工具OLAP的实现。然后在此基础上提出了对象视图模型增量维护算法———OMVIMA,该算法能够有效地实现从数据源到数据仓库中对象(数据)的增量抽取和加载等维护工作。最后给出了算法的性能和效率分析,并通过应用实例证明了该算法比基于纯关系实视图的实现方法具有更高的效率。
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关键词
对象实视图
增量维护算法
OMVIMA
数据库
数据仓库
面向对象数据仓库
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Keywords
Incremental Maintenance,Object-Oriented Data Warehouse,Materialized View,Object-View model
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名改进的增量式关联规则维护算法
被引量：11
- 3
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作者
陈丽
陈根才
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机构
浙江大学计算机系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
2002年第1期60-63,共4页
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文摘
挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面，而维护已发现的关联规则同样是重要的。在分析现有的关联规则算法ＩＵＡ的基础上，指出了该算法的不足和错误之处，并加以改正，进而提出了一种改进的增量式更新算法ＥＩＵＡ。ＥＩＵＡ算法解决了在数据库Ｄ不变的情况下，当最小支持度和最小置信度二阈值发生变化时如何高效更新关联规则的问题。实验分析表明了新算法的有效性和优越性。
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关键词
数据库
增量式关联规则维护算法
数据挖掘
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Keywords
association rules
minimum support
incremental maintaining
large itemsets
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于频繁闭项集挖掘的增量式维护算法
- 4
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作者
李芸
史琰
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机构
西安电子科技大学软件学院
西安电子科技大学电子工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第3期94-96,99,共4页
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文摘
为了能够随着数据库的增加、删除和修改而快速有效地挖掘出频繁闭项集,根据CHARM算法提出了一种基于频繁闭项集挖掘的增量式维护算法。该算法采取分类处理的策略对变化数据进行挖掘,运用IT对的特性从已挖掘出的结果中快速过滤出仍然有效的信息,实现频繁闭项集的更新。实验结果表明该算法是快速有效的。
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关键词
频繁闭项集
CHARM算法
增量式维护算法
IT对
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Keywords
frequent closed itemsets
CHARM algorithm
incremental maintaining algorithm
IT pairs
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名约束关联规则的增量式维护算法
被引量：7
- 5
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作者
寇育敬
王春花
黄厚宽
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机构
北方交通大学计算机与信息技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2001年第8期947-951,共5页
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文摘
关联规则的挖掘是一个重要的数据挖掘问题 ,在关联规则的挖掘过程中加入约束条件 ,是实现用户参与挖掘的一种方式 .在有约束的关联规则挖掘过程中 ,用户会不断调整约束条件 ,并要求更新挖掘结果 .针对这种情况 ,提出了约束关联规则的增量式维护算法 Separate M,当约束条件发生变化时 ,在原有挖掘结果的基础上实现增量式更新 ,较重新运行 Separate算法而言 ,减小了搜索空间 ,节约了时间 。
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关键词
数据挖掘
关联规则
数据库
增量式维护算法
知识发现
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Keywords
data mining, association rules, item constraint, incremental algorithm, frequent set
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名数据仓库中基于实体化辅助视图的视图增量维护
被引量：5
- 6
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作者
胡孔法
董逸生
赵庆建
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机构
东南大学计算机科学与工程系
东南大学经济管理学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2003年第2期251-254,共4页
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基金
国家 8 63/CIMS项目基金 ( No.640 90 0 2 0 12 )资助
江苏省"九五"重点攻关课题资助 ( No.BG980 1)
江苏"十五"高科技项目 ( No:BG2 0 0 10 13)资助
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文摘
为了加快对大量数据的查询处理速度 ,通常在数据仓库以实视图方式存储数据 .当基础数据发生变化时 ,这些实视图也必须随着更新 .因而视图自维护和一致性维护成为数据仓库的重要问题 .本文提出利用视图计算的中间结果创建辅助视图 ,在数据仓库中进行实体化 ,采用有效的增量维护算法计算实视图和辅助视图的精确变化 。
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关键词
数据仓库
实体化辅助视图
视图增量维护
增量维护算法
数据源
数据库
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Keywords
data warehouse
materialized view
auxiliary view
view self-maintainability
incremental maintenance algorithm
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于频繁模式表的增量更新算法
被引量：2
- 7
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作者
杨秀金
孟军
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机构
大连理工大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第B06期110-112,共3页
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文摘
对大型数据库中关联规则挖掘的频繁模式维护问题进行了研究,提出一种增量更新算法(Update Frequent Pattern List,UFPL)。该算法基于频繁模式表(FPL),可以处理数据库数据增加和最小支持度都发生改变的情况下关联规则的维护问题。最后,利用公共测试数据集,对算法性能进行测试,相对于快速更新(FastUpdate,FUP)算法和增量维护(IncrementalMaintenance,IM)算法,其效率有较大改进。
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关键词
关联规则
增量维护算法
FPL算法
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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