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1.
在一些大型的数据库中,数据的种类和数量形成海量,一些复杂的强冗余数据给需要查询的关联数据带来了干扰,一旦干扰过大,会造成关联属性弱化,挖掘耗时,严重影响数据库查询的准确性和高效性.为了解决此问题,提出一种基于弱关联数据修补技术的数据库优化查询算法,在数据查询过程中,利用关联查询过程中实时数据对之前的数据进行关联修补;然后利用可修复的关联特征建立最有可能的数据关联,从而进一步地完成对海量数据弱关联环境下的数据库优化查询.实验表明,该方法能够较好地完成弱数据的关联,提高了查询的效率. 相似文献
2.
大型数据库中的数据的属性种类很多。大规模的计算频繁数据集会造成数据运算量巨大。没有形成很好的数据约束规则,随着数据种类的增加,会使得查询较为耗时。为了解决此问题,提出一种基于关联约束最优模型的数据库优化查询算法,设计一种关联分辨器的功能,对数据进行关联数据集划分,运用数据约束技术,排除频繁集项过于复杂的干扰,对数据库的查询过程进行优化。实验表明,该方法能够较好的完成数据的关联,提高了查询的效率。 相似文献
3.
大型数据库中,数据种类和数量较大,其中的强冗余数据干扰了需要查询的数据,导致数据关联属性弱化,查询数据过程中,严重干扰数据库查询的精度。提出一种基于弱匹配区域划分模型的数据库分区查询方法,在数据库中融入弱匹配区域的概念,依据数据融合属性特征,对数据属性融合差异较大的区域进行分割,获取数据弱匹配区域,在该区域中运算最大数据属性弱匹配度的相似性并进行聚类分析,实现弱匹配区域数据属性特征的过滤,利用弱匹配区域划分模型下数据库修补技术对数据进行实时关联修补,通过弱匹配区域的数据库查询优化方法,删除失效数据,缩小数据库中数据的冗余性,实现数据库中数据查询的优化。实验结果说明,采用所提方法进行弱匹配区域划分模型下数据库库查询,具有较高的查询效率和准确率。 相似文献
4.
在当前的复杂数据挖掘方法中,多是基于关联规则进行关联挖掘,一旦数据之间的关联性被大量的冗余关联打破,形成数据的无序性,就会出现挖掘耗时,挖掘错误较多的问题.为了解决这一问题,本文提出一种基于信誉兴趣区间划分的数据优化查询算法.在海量的数据中,针对错综复杂的数据关系,通过信誉兴趣函数对数据进行较为清晰地划分.尤其在关联规则较为混乱的情况下,这种方法能够得到更为准确的数据分类区间.实验结果表明,这种数据挖掘方法针对大型数据库中的海量数据挖掘效果更佳,且挖掘算法速度更快,效率更高. 相似文献
5.
联合数据库的入侵和普通入侵不同,其无显著的行为特征,入侵数据属性差异较大,很难形成统一的约束规范,导致传统的入侵检测方法,由于通过提取入侵行为特征进行入侵检测,无法有效且准确地完成联合数据库的入侵检测,提出一种弱关联规则下的联合数据库入侵检测方法,通过弱关联模式在联合数据库中支持程度与联合数据库记录总量的比求出弱关联模式的支持度,获取频繁弱关联模式集,采用改进的双置信度算法对频繁弱关联模式集的置信度进行计算,获取弱关联规则,依据弱关联规则,通过原始联合数据库对分类超平面进行计算,采用该超平面完成联合数据库的整体分类,采用主成分分析方法对联合数据库中的操作数据进行降维处理,通过差异分类方法,对联合数据库中的操作数据特征进行分类操作,实现弱关联规则下联合数据库的有效入侵检测。实验表明,所提方法具有很高的准确性及有效性。 相似文献
6.
针对大型网络数据系统中冗余信息过大,数据之间缺少正常的约束行为,而造成数据查询效率过低的问题,提出了一种基于约束校验的大型网络数据库查询方法.该方法对大型数据库中的正常数据和冗余数据在数据关联时进行必要的约束、判断分类,运用数据关联决策理论对冗余数据进行过滤,保证数据关联过程中较高的约束性.实验结果表明,在大型网络数据库的实验平台上,该方法大幅提高了数据搜索的效率,效果显著. 相似文献
7.
在对海量高光谱遥感图像数据库进行挖掘的过程中,容易出现数据缺失与噪声干扰的情况,导致传统主元分析方法由于依据数据差异特征进行挖掘,无法实现海量高光谱遥感图像数据库的高效挖掘,提出一种时空二维联合的海量高光谱遥感图像数据库挖掘方法,分析了海量高光谱遥感图像数据库的挖掘原理,将数据库与背景结合起来,获取最佳分组次数,依据所提方法的基本原理,采用Apriori算法对高光谱遥感图像层与层之间的关系进行处理,按照顺序对由查询方案引起的候选数据存储空间的干扰进行消除,引入空间维度,完成各种监测点的层次划分,采用适应度函数对所提方法的效率进行改进,避免陷入局部最优解,从而实现海量高光谱遥感图像数据库的高效挖掘。实验结果表明,所提方法具有很高的挖掘效率和精度。 相似文献
8.
传统的联合数据库数据查询系统仅仅可以对数据检索项进行匹配查询,无法在非检索项的弱关联休眠数据中提取出相关内容,数据查询的复杂度过高降低了检索性能,消耗了大量的联合数据库系统资源。提出一种基于模糊匹配的休眠数据查询方法,将联合数据库中的休眠数据作为多维特征项的案例,根据案例推理模型强制学习,根据查询系统预设的检索精度动态返回结果。实验结果表明,能够有效的提高联合数据库下对于弱关联休眠数据的查询效率。 相似文献
9.
针对差异医疗数据库在跨平台查询中出现空查询结果问题,提出一种基于智能病历语义信息关联维分析的数据库自适应实体差异识别查询方法。通过初始查询条件和医疗数据差异分布的关联维规则推测用户对查询属性的关联程度,构建基于数据库松弛阈值、属性阈值之间的病历分析实体识别模型,进行自适应松弛响应重写,实现差异数据库的实体识别和关联性差异查询。实验结果表明,新的查询方法具有较高的查全率,能够满足用户差异性的偏好与信息检索,实现医疗信息数据的准确快速查询。 相似文献
10.
研究海量信息存储过程中的数据库性能优化问题.假设数据库中存在海量信息,则数据库信息查询需要耗费大量的时间,无法满足当今社会的信息需求.因此,需要对数据库性能进行优化处理,提高数据库查询的效率.为此,提出了一种基于云计算的数据库性能优化方法.建立云计算数据关系模型,描述数据库中相关数据之间的联系,从而为数据查询提供依据.计算数据节点的负载状态,从而实现数据库中信息的快速查询.实验结果表明,这种算法能够有效提高数据库查询效率,取得了令人满意的效果. 相似文献