大数据环境下的多源数据呈现出数据量大、数据种类多、数据变化快的特点,这些特点对数据更新提出了新的挑战。通过分析大数据下多源数据的特点,定义了演化数据的概念,基于此建立了大数据的动态变频遍历更新模型。首先通过抽象数据的演...大数据环境下的多源数据呈现出数据量大、数据种类多、数据变化快的特点,这些特点对数据更新提出了新的挑战。通过分析大数据下多源数据的特点,定义了演化数据的概念,基于此建立了大数据的动态变频遍历更新模型。首先通过抽象数据的演化方式,建立了演化数据的势与稳定性概念,从而推导出更一般的代数意义上的演化运算工具;其次通过将运算工具导入大数据数据更新的实际应用中,推导出基于概率的变频遍历与动态权值模型;最后通过实验验证了在大数据环境下动态变频遍历模型(Dynamic Frequency Conversion Traversal,DFCT)对多源数据具有较高的更新效率。展开更多
文摘大数据环境下的多源数据呈现出数据量大、数据种类多、数据变化快的特点,这些特点对数据更新提出了新的挑战。通过分析大数据下多源数据的特点,定义了演化数据的概念,基于此建立了大数据的动态变频遍历更新模型。首先通过抽象数据的演化方式,建立了演化数据的势与稳定性概念,从而推导出更一般的代数意义上的演化运算工具;其次通过将运算工具导入大数据数据更新的实际应用中,推导出基于概率的变频遍历与动态权值模型;最后通过实验验证了在大数据环境下动态变频遍历模型(Dynamic Frequency Conversion Traversal,DFCT)对多源数据具有较高的更新效率。
基金国家高技术研究发展计划(863)(the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2004AA112020)国家重点基础研究发展规划(973)(the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2005CB321804)+2 种基金湖南省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant No.03JJY6023)湖南省重点科技攻关项目(No.05GK2002)长沙市科技攻关重点项目(No.K06070001-12)
