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一种新的空间数据服务发现模型及其在P2P网络上的实现
  • ISSN号:1003-0530
  • 期刊名称:信号处理
  • 时间:0
  • 页码:853-859
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[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]国防科学技术大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 4061080 (国家自然科学基金) ; the National High- Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos. 2006AA12Z205,2006AA701516 ( 国家高技术研究发展计划(863) )
  • 相关项目:面向SOA体系的分布式地理空间查询处理方法研究
中文摘要:

针对集中式机制的空间数据服务发现的各种弊端,如单点失效、扩展性差等,提出一种分布式空间数据服务发现机制。基于信息检索模型来实现分布式的空间数据服务发现,将空间数据服务元数据分别表达为索引词汇和地理范围,其中,索引词汇表示服务的非空间属性;地理范围表示服务的空间属性,并提出索引词汇相似性和地理范围相似性来计算查询请求与服务对象间的匹配程度。最后给出了该发现模型在P2P网络的设计与实现,提出一种节点相关模型来将空间数据服务聚簇成不同的地理语义组,查询协议在组间采用有偏漫步试探性查询,在组内则采用泛洪机制查询。实验表明,上述分布式空间数据服务发现模型具备良好的可行性;基于该模型在P2P网络上的实现系统性能较好,是有效克服集中式空间数据服务发现机制各种弊端的途径之一。

英文摘要:

Centralized mechanism for geospatial data services discovery has many drawbacks, such as a single point of failure, poor scalability, so we present a new distributed mechanism for geospatial data services discovery based on information retrieval models. In our models, the metadata of a geospatial data service is described by some index terms and one geospatial bound, here the index terms are non-spatial distributes of the service and the geospatial bound is spatial distribute of the service. And then we provide index term similarity function and geospatial bound similarity function to match query requests against geospatial data services. In our imple- mentation over P2P network, we put forward a peer similarity model to cluster geospatial data services into different geospatial semantic groups. During querying, the query request biased walks between groups and then floods in the target peer' s groups. The experiments show that our distributed model for geospatial services discovery has good feasibility and our implementation over P2P network aLso has high performance.

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期刊信息
  • 《信号处理》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:谢维信
  • 地址:北京鼓楼西大街41号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:xhclfh@sohu.com
  • 电话:010-64010656
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0530
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2406/TN
  • 邮发代号:80-531
  • 获奖情况:
  • 国家一级科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,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)
  • 被引量:10219