免费论文摘要：大范围互联搜集情况下的数据模子与操纵表面和本领接洽

消息与通信本领正在以空前绝后、超乎生人设想的速率兴盛。互联搜集，更加是大范围互联搜集，囊括仍旧产生洪量范围的因特网、万维网(World Wide Web)、百般P2P搜集，再有正在飞快延长的传感网、卫星搜集、RFID本领所产生的物联网彼此融洽，产生了一种新的搜集空间样式。在这种新的搜集空间情况下，数据处置面对着新的宏大挑拨：第一，数据强衍化性。在大范围互联搜集情况下，比方web2.0中，数据在所有搜集中赶快传输与变换，使得数据，以至数据形式连接地赶快衍化。第二，莫大异构与自制性。在大范围互联搜集情况下，数据跟着搜集的散布式特性，爆发莫大异构与自制性。比方P2P搜集中数据处置以及部分数据处置等。第三，多档次数据不决定性。在大范围互联搜集情况下，不管是消息搜集和获得(比方传感搜集的消息搜集，深度web的消息抽取)、消息查问处置(朦胧查问、消息检索排序)，仍旧消息集成与调整都须要处置数据的不决定性题目。对准那些挑拨，本舆论在归结归纳古人接洽的普通上，在数据模子和操纵的表面、本领和本领上面发展了相映的接洽，简直囊括：第一，提出鉴于文法的数据模子(Grammar based Data Model，GDM)，该模子不妨一致地刻画百般模子的数据，囊括联系型数据、半构造化数据、XML数据以至构造化文书档案和图数据等。在属性文法的普通上，设置GDM的查问准则，并给出了囊括采用、投影、笛卡尔乘积、贯穿、分批、会合等的GDM汇合代数操纵，为批量数据处置奠定了普通。为情势化地刻画GDM数据操纵，鉴于一目二阶论理(Monadic Second Order Logic)设置GDM数据操纵论理，并给出GDM汇合代数操纵和GDM数据操纵论理之间的对应联系，与此同声表明生存GDM数据操纵的线性功夫算法。第二，在鉴于文法的数据模子的普通上，将Web网页情势化为GDM的数据范例，将Web网页的数据抽取情势化为GDM的形式拉拢文法的估计。经过这种情势化处置，Web数据抽取题目变化为文法估计题目。与此同声，对准GDM数据模子，提出一种可计划的左右文无干文法的估计算法，实行Web数据抽取。第三，对准数据不决定性题目，以元组依附性为中心，提出一种鉴于元组生存性的几率数据库模子。鉴于该模子，给出了采用、笛卡儿乘积和投影等几率联系代数操纵，并在接洽几率数据库查问的内在和外延语义的普通上，提出了一种安定的、灵验的几率数据查问算法。

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