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基于ADMD融合策略的海洋大数据索引技术研究
  • ISSN号:0253-2778
  • 期刊名称:中国科学技术大学学报
  • 时间:2015
  • 页码:813-821
  • 期号:10
  • 便笺:34-1054/N
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者地址:上海海洋大学信息学院;
  • 作者机构:上海海洋大学信息学院
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61272098);上海市自然科学基金项目(13ZR1455800)
中文摘要:

海洋数据具有多源、多类、多维、海量等特点,是一种典型的大数据,海洋大数据上的快速查询是该领域各类应用的基本需求.提高查询速度的关键是建立一个完善的索引结构,为此提出了一种基于时间间隔B+-tree和HSP-tree的多层索引架构ML-index(multi-layer index),分别制定样本驱动的数据融合机制(adaptive method of data merging strategy)以确定分布式时态数据分区;并基于海洋数据特性、数据单元饱和度等,提出了一种自适应空间划分方法(adaptive space partition),在此基础上建立HSP-tree作为辅助索引.实验验证在海洋数据模式下,提出的多层索引结构保证了海洋数据的查询速度,逼近线性的时间复杂度.

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期刊信息
  • 《中国科学技术大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学技术大学
  • 主编:何多慧
  • 地址:安徽省合肥市金寨路96号
  • 邮编:230026
  • 邮箱:JUST@USTC.EDU.CN
  • 电话:0551-63601961 63607694
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-2778
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1054/N
  • 邮发代号:26-31
  • 获奖情况:
  • 1999年,全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优...,2001年,安徽省1999-2001年度优秀科技期刊一等奖,2002年,第三届华东地区优秀期刊奖
  • 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,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:8237