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智慧城市多模式数据融合模型
被引量:
31
1
作者
张义
陈虞君
+2 位作者
杜博文
蒲菊华
熊璋
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期2683-2690,共8页
随着云计算和大数据等技术的发展及城市发展的迫切需求,智慧城市已成为近年来国内外研究的热点之一。随着城市中摄像头、监测传感器等采集设备数量的增加,城市数据种类也越来越多。所获取的城市数据具有多源、异构、时变、高维等多模式...
随着云计算和大数据等技术的发展及城市发展的迫切需求,智慧城市已成为近年来国内外研究的热点之一。随着城市中摄像头、监测传感器等采集设备数量的增加,城市数据种类也越来越多。所获取的城市数据具有多源、异构、时变、高维等多模式特性。如何让这些多模式的城市数据关联起来,实现它们的互通互联,挖掘出更丰富多样的信息,从而能更好地指导智慧城市的构建,是本领域的难点。本文提出了一个城市多模式数据融合模型,即多模式互联生长(MICROS)模型,并从3个层面对该模型进行了描述。首先,针对多模式数据的特点,重点描述了多模式数据多源、异构、时变、高维等特点。其次,针对多模式数据的特点,自底向上构建实现针对多模式数据的融合过程的3层基础模型,分别是服务信息描述模型、元数据模型和数据互联模型。最后,在这3层模型的基础上,本文提出了一个适用于智慧城市建设的多模式数据融合模型。
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关键词
智慧城市
多模式数据
数据
挖掘
数据
融合
多模式
互联生长(MICROS)模型
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职称材料
一种时序数据模式演化的跟踪与查询方法
被引量:
6
2
作者
赵鑫
万英格
刘英博
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期1869-1886,共18页
在物联网与大数据应用蓬勃发展的背景下,各类感知设备产生海量的时序数据,设备管理软件版本的快速迭代导致时序数据的模式演化问题日益凸显.模式演化要求对数据模式进行版本管理,使数据进行模式变更时不产生信息损失,且支持对数据跨模...
在物联网与大数据应用蓬勃发展的背景下,各类感知设备产生海量的时序数据,设备管理软件版本的快速迭代导致时序数据的模式演化问题日益凸显.模式演化要求对数据模式进行版本管理,使数据进行模式变更时不产生信息损失,且支持对数据跨模式版本进行读写操作.结合流行的时序数据库管理系统,调研总结了各类数据库管理系统对模式演化的支持情况,对时序数据及其模式进行了形式化表述,对其模式演化的过程进行了分析,设计了一种面向时序数据的模式演化跟踪及查询方法,形式化表达了模式跟踪及跨模式版本查询的整体框架与关键步骤,并在时序数据库Apache IoTDB上进行了实现与测试.最后,分析了实现系统的性能,并展望了未来研究方向.
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关键词
时序
数据
库
时序
数据
模式
演化
多模式
版本
数据
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职称材料
题名
智慧城市多模式数据融合模型
被引量:
31
1
作者
张义
陈虞君
杜博文
蒲菊华
熊璋
机构
北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室
深圳北航新兴产业技术研究院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期2683-2690,共8页
基金
国家自然科学基金(61502320)
国家"863"计划(2013AA01A601)
+1 种基金
国家科技支撑计划(2014BAF07B03)
深圳市基础研究计划(JCYJ20140509150917445)~~
文摘
随着云计算和大数据等技术的发展及城市发展的迫切需求,智慧城市已成为近年来国内外研究的热点之一。随着城市中摄像头、监测传感器等采集设备数量的增加,城市数据种类也越来越多。所获取的城市数据具有多源、异构、时变、高维等多模式特性。如何让这些多模式的城市数据关联起来,实现它们的互通互联,挖掘出更丰富多样的信息,从而能更好地指导智慧城市的构建,是本领域的难点。本文提出了一个城市多模式数据融合模型,即多模式互联生长(MICROS)模型,并从3个层面对该模型进行了描述。首先,针对多模式数据的特点,重点描述了多模式数据多源、异构、时变、高维等特点。其次,针对多模式数据的特点,自底向上构建实现针对多模式数据的融合过程的3层基础模型,分别是服务信息描述模型、元数据模型和数据互联模型。最后,在这3层模型的基础上,本文提出了一个适用于智慧城市建设的多模式数据融合模型。
关键词
智慧城市
多模式数据
数据
挖掘
数据
融合
多模式
互联生长(MICROS)模型
Keywords
smart city
muhimodal data
data mining
data fusion
multimodal connecting growingfusion (MICROS) model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种时序数据模式演化的跟踪与查询方法
被引量:
6
2
作者
赵鑫
万英格
刘英博
机构
清华大学软件学院
工业大数据系统与应用北京市重点实验室(清华大学)
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期1869-1886,共18页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1707402)
国家自然科学基金项目(62021002)
工信部融合应用软件项目(CEIEC-2020-ZM02-013206)。
文摘
在物联网与大数据应用蓬勃发展的背景下,各类感知设备产生海量的时序数据,设备管理软件版本的快速迭代导致时序数据的模式演化问题日益凸显.模式演化要求对数据模式进行版本管理,使数据进行模式变更时不产生信息损失,且支持对数据跨模式版本进行读写操作.结合流行的时序数据库管理系统,调研总结了各类数据库管理系统对模式演化的支持情况,对时序数据及其模式进行了形式化表述,对其模式演化的过程进行了分析,设计了一种面向时序数据的模式演化跟踪及查询方法,形式化表达了模式跟踪及跨模式版本查询的整体框架与关键步骤,并在时序数据库Apache IoTDB上进行了实现与测试.最后,分析了实现系统的性能,并展望了未来研究方向.
关键词
时序
数据
库
时序
数据
模式
演化
多模式
版本
数据
查询重写
Keywords
timeseries database
timeseries data
schema evolution
multi-schema-version database
query rewrite
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智慧城市多模式数据融合模型
张义
陈虞君
杜博文
蒲菊华
熊璋
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
31
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种时序数据模式演化的跟踪与查询方法
赵鑫
万英格
刘英博
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022
6
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
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