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面向社交数据流连续查询的基准评测
  • ISSN号:1000-5641
  • 期刊名称:华东师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:2014.9.25
  • 页码:330-339
  • 分类:TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华东师范大学数据科学与工程研究院,上海200062
  • 相关基金:国家973课题(2010cB731402);国家自然科学基金(61170086)
  • 相关项目:基于图模型的海量非结构化数据查询语言及其优化实现
中文摘要:

社交数据流上的连续查询处理具有广泛的应用,但其处理技术仍不成熟.本文对社交数据流上的连续查询问题进行建模,定义数据特征、负载类型与分布,以及性能测度.在此基础上,提出一个面向该问题的基准评测.该工作对社交数据流处理应用的系统选型、相关查询处理技术性能比较具有重要意义.

英文摘要:

Continuous query processing over social streams has a wide range of applications.However,the problem is not intensively studied. This paper built a model of the continuous que-ry problem over social streams. Data characteristics, types and distributions of workload, andperformance measurements, were introduced. Furthermore, a benchmarks on this problem waspresented. This work is important for system selection and comparison of technologies for socialstream processing.

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期刊信息
  • 《华东师范大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华东师范大学
  • 主编:郑伟安
  • 地址:上海中山北路3663号
  • 邮编:200062
  • 邮箱:xblk@xb.ecnu.edu.cn
  • 电话:021-62233703
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5641
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1298/N
  • 邮发代号:4-359
  • 获奖情况:
  • 中国综合性科技类核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6600