导读:本文包含了数据加载算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:加载,数据,载波,多个,环路,数据流,增量。
数据加载算法论文文献综述写法
翟霄,潘海为,谢晓芹,张志强,韩启龙[1]（2018）在《支持多模态医学数据融合的并行加载算法》一文中研究指出由于多模态数据中的数据分属多种模态且相互之间存在互补关系,所以利用传统单模态数据的分析和处理方法无法有效地融合不同模态的数据并表示和处理不同模态数据之间的相互关系。为了解决多模态数据的建模、表示和存储问题,使得更好地融合不同模态的数据及更有效地表示数据之间的相互关系,本文提出了一种新的数据模型,即模态结构图,用于多模态医学数据的建模。该模型利用图结构对多模态数据中的模态及模态间的关系进行建模和表示。基于此模型,本文提出了一种并行的数据加载技术,用于抽取出多模态医学数据中分属不同模态和模态间关系的数据并存储到图数据库中。通过使用批量医学数据文件进行实验,验证了该提取加载技术能够获得较好的数据处理效率。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2018年04期）
罗国勋[2]（2014）在《基于多加载器的图数据流分片算法研究》一文中研究指出随着图规模的变大通过在图上运算来获得信息正面临越来越大的挑战，特别是由于现有的有限的计算模型不能满足大规模图运算系统的需求，所以把大规模的图运算架构在分布式系统上进行运算逐渐变得流行起来。但是，如果在运算时需要移动大量的数据，那么在分布式机器上进行运算的代价将变得非常巨大。如果不先进行分片就直接运算，通信就会成为制约这个系统扩张的瓶颈。因此把大规模图进行分片然后进行分布式计算可以大大的降低网络代价与运行时间。现存的图分片算法在大规模图中会引起高计算代价或高通信代价，可能代价与直接运算差不多。图必须被加载到分布式系统上，因此需要寻求一种轻量级的流分片算法来解决这个问题，在流算法中，一旦图上顶点到达，装载器就必须决定出这个顶点所要分配的分片。目的是用尽可能少的算法得到一个接近最佳均衡的分片结果。流分片算法是串行的对到来的顶点根据顶点以及它在本地数据库中的邻接表进行计算，来得到k个不相交的分片。本文提出一种基于多数据流加载的静态图数据流分片算法。来消除串行输入带来的瓶颈。在本算法中，先把数据流分割成多个数据流的形式，然后实行并行加载，通过一个预处理的过程来消除算法中冷启动的问题，并在最后对分片结果进行进一步的优化来减少分片间的切边数。本文另外提出了基于多数据流加载的图数据流算法在动态图中的应用，由于动态图的特性，如果直接把原来的算法应用于动态图上，将会在对动态图运算时，运算量会比较大。在本算法中，针对动态图的特性，提出专门针对动态图的算法，即仅对动态的部分进行运算，从而把运算量大大降低，最后在分片优化的时候针对动态图的特点提出了专门用于结果优化的优化算法。最后通过在大数据集上的实验来对比分析在静态图上多加载器的数据流分片算法与原来单装载器算法的优劣以及所适用的范围，并且通过改变所使用机器数来实验装载器数量对分片结果的影响。另外，模拟实现了在动态图上的分片算法，通过对结果分析证明多装载器可以适应于动态图中。(本文来源于《辽宁大学》期刊2014-05-01）
江涛,刘吉强,韩臻[3]（2004）在《数据仓库增量数据加载算法与实现》一文中研究指出数据加载是数据仓库构建的基础,数据加载的实现有存量加载和增量加载两种方法.存量加载方法程序实现较简单,但是需要下载的业务数据量大,并且加载处理时间长,存在一些处理重复.增量加载方法通过首次加载存量数据,以后只需加载增量数据,可以有效地缩短数据下载和加载处理时间,是更符合实际和有效的处理方法,但程序设计流程更复杂.提出了一种增量加载算法,可以有效地降低业务数据的下载压力和加载压力,其实现思路对于数据仓库数据加载的设计提供了很好的参考价值.(本文来源于《第二十一届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）》期刊2004-10-14）
郑紫微,朱义胜[4]（2002）在《数字用户环路通信系统的通用数据位加载算法》一文中研究指出本文给出了双向对称比特率数据传输和双向不对称比特率数据传输两种传输模式数字用户环路通信系统的通用等效信道模型及其信噪比表达式,利用特定调制模式下的通信信道的误码率、比特位数与信噪比之间的关系构造了性能良好的通用数据位加载算法。对采用不同数据比特率传输模式的两种数字用户环路通信系统的仿真试验结果表明,本文算法比其他算法具有更好的性能。(本文来源于《电路与系统学报》期刊2002年03期）
顾先睿,李建中,杨艳[5]（2002）在《数字图书馆中并行文档数据加载算法(英文)》一文中研究指出With the quick development of digital library,parallel database systems have become a major tool for high performance information processing.We develop a parallel documental data managing system(in this paper we call it PDoc system) which can be used in digital library.Because data loading operation will take a lot of time,we propose a new multithreading parallel loading technology to distribute all documents from data collectors to query processors.The experimental results show that this parallel method has a good performance.(本文来源于《第十九届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）》期刊2002-08-26）
潘海为,李建中[6]（2000）在《数据仓库的并行加载算法》一文中研究指出1引言近年来,数据仓库的研究已经成为一个热点,引起了学术界和工业界的共同重视。不同于面向事务处理的数据库,数据仓库是面向联机分析处理(OLAP)和高层决策的数据库,(本文来源于《第十七届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）》期刊2000-10-10）
李建中,郭金柱[7]（1993）在《一种并行数据库的多维存储结构及其构造和数据加载算法》一文中研究指出随着并行计算机的发展,并行数据库系统已经成为一个重要的数据库研究领域.本文提出了一种并行数据库的多维物理存储结构并行GRID文件及其构造和加载算法.(本文来源于《第十一届全国数据库学术会议论文集》期刊1993-09-01）
数据加载算法论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着图规模的变大通过在图上运算来获得信息正面临越来越大的挑战，特别是由于现有的有限的计算模型不能满足大规模图运算系统的需求，所以把大规模的图运算架构在分布式系统上进行运算逐渐变得流行起来。但是，如果在运算时需要移动大量的数据，那么在分布式机器上进行运算的代价将变得非常巨大。如果不先进行分片就直接运算，通信就会成为制约这个系统扩张的瓶颈。因此把大规模图进行分片然后进行分布式计算可以大大的降低网络代价与运行时间。现存的图分片算法在大规模图中会引起高计算代价或高通信代价，可能代价与直接运算差不多。图必须被加载到分布式系统上，因此需要寻求一种轻量级的流分片算法来解决这个问题，在流算法中，一旦图上顶点到达，装载器就必须决定出这个顶点所要分配的分片。目的是用尽可能少的算法得到一个接近最佳均衡的分片结果。流分片算法是串行的对到来的顶点根据顶点以及它在本地数据库中的邻接表进行计算，来得到k个不相交的分片。本文提出一种基于多数据流加载的静态图数据流分片算法。来消除串行输入带来的瓶颈。在本算法中，先把数据流分割成多个数据流的形式，然后实行并行加载，通过一个预处理的过程来消除算法中冷启动的问题，并在最后对分片结果进行进一步的优化来减少分片间的切边数。本文另外提出了基于多数据流加载的图数据流算法在动态图中的应用，由于动态图的特性，如果直接把原来的算法应用于动态图上，将会在对动态图运算时，运算量会比较大。在本算法中，针对动态图的特性，提出专门针对动态图的算法，即仅对动态的部分进行运算，从而把运算量大大降低，最后在分片优化的时候针对动态图的特点提出了专门用于结果优化的优化算法。最后通过在大数据集上的实验来对比分析在静态图上多加载器的数据流分片算法与原来单装载器算法的优劣以及所适用的范围，并且通过改变所使用机器数来实验装载器数量对分片结果的影响。另外，模拟实现了在动态图上的分片算法，通过对结果分析证明多装载器可以适应于动态图中。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据加载算法论文参考文献
[1].翟霄,潘海为,谢晓芹,张志强,韩启龙.支持多模态医学数据融合的并行加载算法[J].数据采集与处理.2018
[2].罗国勋.基于多加载器的图数据流分片算法研究[D].辽宁大学.2014
[3].江涛,刘吉强,韩臻.数据仓库增量数据加载算法与实现[C].第二十一届中国数据库学术会议论文集（研究报告篇）.2004
[4].郑紫微,朱义胜.数字用户环路通信系统的通用数据位加载算法[J].电路与系统学报.2002
[5].顾先睿,李建中,杨艳.数字图书馆中并行文档数据加载算法(英文)[C].第十九届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）.2002
[6].潘海为,李建中.数据仓库的并行加载算法[C].第十七届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）.2000
[7].李建中,郭金柱.一种并行数据库的多维存储结构及其构造和数据加载算法[C].第十一届全国数据库学术会议论文集.1993