摘要：随着业务数据的规模增大,一些重要的应用场景需要使用分布式在线分析处理(OLAP)支持大规模数据的分析,例如商务智能(BI),企业资源计划(ERP),用户行为分析等.同时,分布式OLAP打破单机存储的限制,可以将数据放在内存中以提升OLAP的处理性能.然而,基于内存的分布式OLAP在消除磁盘I/O后,性能瓶颈转移到了连接操作.连接操作是OLAP中的一种常用操作,会进行大量的数据读取与计算操作.通过对现有的几种连接操作方式进行分析,提出了一种能够加速连接操作的图结构索引以及基于图结构索引的连接操作方式LinkJoin.图结构索引通过用户所指定的连接关系,将数据在内存中的位置以图结构的形式进行存储.基于图结构索引的连接方式,不仅能够有等同于哈希连接的较低复杂度,而且在执行过程中能减少数据读取与计算操作次数.将目前先进的开源内存OLAP系统MonetDB从单机系统扩展成分布式系统,并且在该系统上设计与实现了基于图结构索引的连接操作方式.针对该系统的图索引结构,列式存储以及分布式执行引擎这3个重要方面,进行一系列设计与优化,以提升系统的分布式OLAP处理性能.测试结果表明,在TPC-H标准测试中,基于图结构索引的连接操作对于有连接操作的查询的平均性能提升达1.64倍(最多达4.1倍).对于这些查询中的连接操作,性能提升达9.8–22.1倍.

摘要：在将零件的CAD系统设计特征信息映射为CAPP系统所需的制造特征信息后，再将映射后的零件信息按照CAPP系统模型的结构要求进行转换，从而使CAPP系统能通过特征映射自动获取零件信息，最终实现CAD／CAPP信息集成。重点讨论如何采用带属性的图结构表达CAPP系统工艺信息模型和加工方法，并以此为基础形成零件的加工顺序图，为进一步构造和完善集成化CAPP系统打下了基础。

摘要：随着面阵探测器的广泛使用,面向视频卫星的多目标跟踪具有重要意义,但基于图结构的多目标跟踪方法,在图的构建中,大多数从相邻帧提取线索,而忽略了以往帧的线索。针对这个问题,提出了一个端到端的图网络框架,利用从多帧中提取的运动特征、外观特征、拓扑信息等多种线索,对图的节点、边和全局变量进行构建。实现这个统一框架的一个关键原则是为不同的线索和不同的来源(轨迹和检测目标)设计兼容的特征表示和图网络更新机制。该框架以前馈的方式运行,并以在线的方式进行训练。在公共数据集VISO、MOT16、MOT17基准上评测,取得了99.8%、48.8%、51.8%的多目标跟踪精度,优于其他相关多目标跟踪算法,并通过消融试验验证了各个线索对多目标跟踪性能提高的有效性,未来在智慧交通、智慧城市、军事战争等诸多领域具有广泛应用场景。

摘要：模糊XML文档是指包含不确定信息的XML文档。在模糊XML文档查询方面,现有的研究成果较少,并且都是基于树型结构的XML文档进行的。针对图结构下模糊XML文档的特征,设计了一组高效的图结构模糊XML文档上的模式匹配算法。该算法基于一种适合于图结构文档的索引方式,采用自底向上的结点匹配顺序,大大减少了结点的重复判断操作,也不需要进行局部匹配结果的归并以及针对PC关系设计额外的过滤函数。理论分析以及实验结果证明,提出的模式匹配算法不仅在小枝查询性能上优于现有的相关算法,而且能够较好地实现DAG模式匹配查询。

摘要：通过对工作流基本组成元素和工作流运作特点的分析 ,利用工作流开展的时间差和人力资源的复用性 ,从并行工程的角度出发 ,提出了一种基于产品逻辑结构的柔性工作流思想 .根据这一思想 ,结合产品形成过程的逻辑关系 ,利用有关图论的知识 ,构造了一个基于全息树结构的柔性工作流模型 ,实现了逻辑信息、工作流程的有机融合 ,同时也给出了支持这种柔性工作流模型的后台关系数据库结构 .

摘要：本文提出了一种基于图结构描述的二维图形几何约束模型的建立及存储方法。该方法利用图论的概念和原理,提出用无向图的结构描述一个几何约束系统,用约束图表示图形的约束信息,规则图则用来表达几何推理的过程,同时利用面向对象的技术建立一种扩展的图的邻接表的数据结构来存储约束模型。这种方法对约束的分类及表达清晰、直观,能够处理各种约束信息,效率及可靠性较高。

摘要：针对现有的短文本特征提取算法未充分考虑词语间的隐含语义及图的结构特征,提出了一种融合语义与图结构的短文本特征提取算法,该方法首先根据词语的共现构建文本图;其次,利用词语间内外部语义耦合关系及文本图的结构特征分别计算词语间的相似度对文本图中的边加权;最后,设计了一种随机游走的方法将两种边的加权方案有效地综合起来进行迭代计算出节点的重要性,并降序排序取出前K项作为最终的文本集特征词项集合.中英文数据集上的实验证明了该方法可行且有效.

摘要：超宽带高精度定位作为5G重大应用场景的关键技术,定位准确度极易受到室内复杂环境的干扰。为提高室内复杂环境下超宽带三维空间定位精度,提出了一种结合切比雪夫图卷积以及门控循环单元网络的定位模型。通过切比雪夫图卷积网络聚合静态的图结构和动态节点信息,结合门控循环网络捕捉节点间的依赖关系,进而精准预测靶点空间位置。实验结果表明,该模型相比于门控循环网络定位模型,无信号干扰情况下,X、Y、Z方向上的精度分别提高28.29%、41.48%、52.99%;有信号干扰情况下,精度分别提高34.95%、41.70%、36.43%,有效提高了基站处于信号干扰时室内定位的精度,更适合动态复杂的室内环境。

摘要：信息技术课程中,对象管理的核心概念包括对象、属性、关系、结构,对象是构成信息世界的基本单位,但对象并不是孤立存在的,每个对象均有其特定的属性,对象之间又可以形成不同的关系,进而可以组成特定的结构。基于对象管理的教学,从微观角度来看,需要促进学生对对象所表示的人、事、物进行分类和管理,从宏观角度来说,需要帮助学生清晰理解对象、关系和结构，将对象置于关系和结构中进行观察和理解。

摘要：随着深度学习的迅猛发展,图神经网络作为一种强大而实用的工具逐渐被广泛应用于图分析中,且效果显著。与此同时,信息时代对于数据的查询需求越来越大,SQL查询语句在数据查询方面起着非常重要的作用,人们开展了许多关于SQL的相关研究。为此,针对图神经网络的使用特征和用途,设计并实现了一种算法,用于将SQL查询语句转换成图结构,能够利用图神经网络进行SQL查询语句相关方面的研究。