导读:本文包含了时态数据论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:时态,数据,电网,数据模型,网架,分布式,索引。
时态数据论文文献综述
庞亚君[1]（2019）在《时态RDF数据存储策略研究》一文中研究指出我们的生活中几乎所有的事物都或多或少的具有时态特征,时态数据的处理已经成为当前重要的研究热点之一。时态信息处理在电子商务、数据挖掘、信息提取、电力系统、医疗系统、时空和多媒体信息技术以及网络应用等方面发挥着越来越重要的作用。另一方面,为了提高互联网的智能程度,语义网的不断发展。资源描述框架(RDF)作为语义网实现的基础,因此大量时态RDF格式的数据涌入网络。截止到目前为止,并没有针对时态RDF数据的有效存储方案。在原有时态RDF模型的基础之上,分析了传统RDF存储方式在时态RDF数据存储上的可行性并提出了一种新的存储方案。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2019年02期）
孟志青,许微微[2]（2019）在《时态文本数据流特征流行趋势模型及算法》一文中研究指出当今在电商和社交等平台上每天会产生大量的文本数据流。快速提取文本数据流的特征并将其用于发现一些事物的趋势变化来指导企业运营十分重要,比如服装企业必须尽可能快速而又准确地感知流行信息,服装特征的流行趋势对设计生产与经营起着至关重要的作用。以线上商品的文本数据流为研究对象,结合线上的销售文本实时数据流,定义了商品的时态文本数据流特征趋势模型,然后提出了一种文本数据流特征趋势发现的实时挖掘算法。将该算法应用到服装销售的文本描述以提取流行特征应用,可以获得有效的服装流行趋势,为企业制定生产计划、选择营销策略提供了决策支持。使用电商平台的真实销售数据进行实验,结果证明:该算法提取流行特征的准确率较高、速度较快,具有重要的理论与实际意义。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S1期）
陈瑛,吴明珠,卢莉,叶小平[3]（2019）在《时态拟序数据索引TQD-tree更新技术》一文中研究指出为达到大数据管理框架中实时响应和频繁更新的基本需求,基于线序划分(LOP)的时态数据索引TQD-tree,研究了增量更新技术,提出了新的增量插入更新算法,讨论了利用该算法实现批量更新的可行性,并完成仿真评估以证明TQD-tree更新技术的可行性和有效性.仿真结果表明:本增量更新算法能实现批量更新,减少扫描重构TQD-tree次数,大大提高系统效率.(本文来源于《华南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
李婧[4]（2019）在《分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术》一文中研究指出传统方法实现过程复杂、历史复杂时态数据的片面性,导致其无法全面地描述时态数据;且相似性计算无法准确匹配具有动态性与复杂性的时态数据,造成提取精度低。为此,提出一种新的分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术。设计动态RBF神经网络,对分布式多空间数据库中未知动态进行识别和建模;通过建模结果完成对复杂时态数据的描述。依据加权关联规则与时态关联规则对支持度和置信度的定义,获取T-FS-tree加权时态关联规则中支持度和置信度。将复杂时态数据描述序列、最小支持度、最小置信度作为输入,将加权时态关联规则作为输出,建立T-FS-tree加权时态关联规则挖掘算法。按照向量计算获取加权时态频繁1项集以及频繁2项集,依据获取的加权时态频繁项集建立初始频繁项集树;依据初始频繁项集树获取全部时态频繁项集;通过获取的频繁项集产生加权时态关联规则。从所有关联规则中选择优先度高的规则,构建的复杂时态数据提取器,实现复杂时态数据提取。实验结果表明,所提方法复杂性低,提取结果更加全面、可靠,有很高的准确性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年12期）
胡章兵,左良利[5]（2019）在《时态JSON数据模型及查询语言处理》一文中研究指出JSON作为新一代的数据交换格式,因其轻量级,易解析,高效率等特点在数据交换领域变得越来越受欢迎。但是,传统的JSON文档不能反映自身的历史演变进程,而同时又希望能够检索任意时间点的文档内容。因此,能够反映文档内容随时间变化的时态模型变得十分必要和有价值。由于JSON和XML的功能非常类似,并且时态XML已经得到了众多学者的广泛研究,因此通过借鉴时态XML的研究成果可以为时态JSON研究工作提供很多帮助和启示。通过在非时态JSON模型中加入时间属性,提出时态JSON数据模型。该时态模型记录了JSON文档元素随时间变化的历史数据,再对非时态查询语言进行时态扩展支撑,就可以得到在任意时间点的文档快照,检索出查询语句的结果。最后,给出了模型的模式定义和时态模型到时态文档的映射算法。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年10期）
蒋瑞祥[6]（2019）在《关于对时态GIS数据结构的研究》一文中研究指出时态GIS的关键核心就在于时空数据结构。本研究主要针对时空过程分类、时空目标标识进行了分析,在此基础上对当下时空数据、属性数据组织方法进行归纳和整理,并对不同特征及深层问题开展探究,以期更好的指导时态GIS数据结构未来研究工作的开展。(本文来源于《大众投资指南》期刊2019年07期）
张乐,袁健华,马骏[7]（2019）在《试析基于水平年时态的电网规划网架数据模型设计》一文中研究指出以水平年时态为基础,结合电网规划工作的特点与要求,参考规划网架设计的数据模型与相关的实例,构建水平年时态的电网规划目标,探析网架数据模型的构建模板。通过试点试验,得到各项计算表明规划网架数据模型能达到较好的实际应用效果,支撑高电压的电网工作及相应的规划业务与流程。(本文来源于《中国设备工程》期刊2019年02期）
张燕超[8]（2018）在《时态RDF数据的不一致性修复和预处理》一文中研究指出资源描述框架(RDF)是由W3C提出的开放型数据模型,对语义Web中信息资源的语义表达和描述标准化。语义网的快速发展和RDF的普遍应用,产生大量的时态RDF数据。时态RDF数据的一致性能提高时态RDF数据的准确性,也有助于提高数据库系统的可靠性和高效性,对于时态信息处理也能提供可靠的保证。针对支持有效时间的时态RDF数据存在的不一致性情况,提出了相关的修复算法,对于时态RDF数据实时更新,分析变化操作产生的不一致性并进行了预处理,实验验证了可行性。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2018年04期）
张伟,王志杰[9]（2019）在《分布式环境下时态大数据的连接操作研究》一文中研究指出目前处理时态大数据连接操作多数运用分布式系统,但现有的分布式系统尚不能支持原生的时态连接查询,无法满足时态大数据低延迟和高吞吐量的处理需求。为此,提出一个基于Spark的二级索引内存解决方案。运用全局索引进行分布式分区的剪枝,使用局部时态索引进行分区内查询,提高数据检索效率。针对时态数据设计分区方法,以对全局剪枝进行优化。基于真实和合成数据集的实验结果表明,与基准方案相比,该方案可明显提高时态连接操作的处理效率。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年03期）
张燕超[10]（2018）在《支持有效时间的时态RDF数据的不一致性分析》一文中研究指出资源描述框架(RDF)是一个元数据模型,是由W3C建立的基础设施,使得Web上的数据机器可读。近年来,语义网的快速发展和RDF的普遍应用,产生了大量的含有时态信息的RDF数据,并涉及到各个方面领域的关键数据。时态RDF数据的一致性能提高时态RDF数据的准确性,时态数据的一致性检测和恢复也有助于提高数据库系统的可靠性和高效性,对于时态信息处理也能提供可靠的保证,也能提高时态信息处理的效率。研究了对传统RDF引入时间信息的建模方式,通过添加有效时间的时间标签的方式构建了支持有效时间的时态RDF模型,在此基础上对时态RDF数据存在的不一致性情况进行了分析和研究,并提出了相关的检测和修复的算法。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2018年03期）
时态数据论文开题报告
（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：
当今在电商和社交等平台上每天会产生大量的文本数据流。快速提取文本数据流的特征并将其用于发现一些事物的趋势变化来指导企业运营十分重要,比如服装企业必须尽可能快速而又准确地感知流行信息,服装特征的流行趋势对设计生产与经营起着至关重要的作用。以线上商品的文本数据流为研究对象,结合线上的销售文本实时数据流,定义了商品的时态文本数据流特征趋势模型,然后提出了一种文本数据流特征趋势发现的实时挖掘算法。将该算法应用到服装销售的文本描述以提取流行特征应用,可以获得有效的服装流行趋势,为企业制定生产计划、选择营销策略提供了决策支持。使用电商平台的真实销售数据进行实验,结果证明:该算法提取流行特征的准确率较高、速度较快,具有重要的理论与实际意义。
（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。
时态数据论文参考文献
[1].庞亚君.时态RDF数据存储策略研究[J].计算技术与自动化.2019
[2].孟志青,许微微.时态文本数据流特征流行趋势模型及算法[J].计算机科学.2019
[3].陈瑛,吴明珠,卢莉,叶小平.时态拟序数据索引TQD-tree更新技术[J].华南师范大学学报(自然科学版).2019
[4].李婧.分布式多空间数据库复杂时态数据提取技术[J].科学技术与工程.2019
[5].胡章兵,左良利.时态JSON数据模型及查询语言处理[J].计算机技术与发展.2019
[6].蒋瑞祥.关于对时态GIS数据结构的研究[J].大众投资指南.2019
[7].张乐,袁健华,马骏.试析基于水平年时态的电网规划网架数据模型设计[J].中国设备工程.2019
[8].张燕超.时态RDF数据的不一致性修复和预处理[J].计算技术与自动化.2018
[9].张伟,王志杰.分布式环境下时态大数据的连接操作研究[J].计算机工程.2019
[10].张燕超.支持有效时间的时态RDF数据的不一致性分析[J].计算技术与自动化.2018
论文知识图
