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随着计算机技术广泛应用于各行各业,许多应用程序已经能够收集到大量的数据。如何高效地处理大数据具有重大挑战。一个常用的应对......
在大数据时代,数据库的查询功能日益得到重视,对大规模数据集进行查询和分析成为了数据库必备的功能之一。聚合函数和窗口函数作为......
在大数据时代,随着数据量的迅猛增长和数据驱动型决策的应用,大规模分析查询变得越来越重要,但在海量数据上计算精确的查询结果代......
大数据时代,数据量迅速膨胀,给大数据的计算、查询和分析带来了巨大挑战。传统的数据计算技术难于应对不断增长的数据量。为此,研......
无线传感器网络是由大量具备感知、计算和通信能力的传感器节点组成的以数据为中心的自组网络,已经广泛应用于医疗监护、军事侦察......
随着信息技术的快速发展,大数据时代已经到来,各种各样的信息收集系统产生了大量的数据。企业和组织期望从大量数据中获取到有价值......
摘 要： 大数据分析旨在从大量复杂的数据中获取价值。查询驱动的数据分析是大数据分析中最主要的部分。由于数据量的庞大，在大数据上......
以往在数据立方体上实现的联机聚集往往需要附加空间来存储联机聚集估算所需要的信息，极大地影响了数据立方体的存储和维护性能．提出......
通过分析在线聚集与在线动态重排序技术,结合近似查询处理和国会抽样方法,提出了在线分组聚集方案,该方案具有广泛的应用前景.......
为从大规模数据中快速获取聚集查询结果,用于交互分析与决策支持,针对范围查询,在分布式平台下提出模型驱动的近似查询处理算法。......
随着信息技术的蓬勃发展,大数据时代已然降临。越来越多的组织和机构希望从海量数据中挖掘有价值的信息,以支持商业决策和事务决断......
随着信息技术的迅速发展,数据规模逐渐扩大,劣质数据也随之而来,极大地降低了数据的可用性。当一个数据集合中的错误不能彻底修复......
实时交互式分析针对多目标和多角度的分析任务,通过多轮次的用户-数据库交互过程,逐步明确分析任务与分析目标,全方位地了解相关领......
针对数据流上近似查询中的梗概计算，提出了一种新的基于最小误差的维压缩小波变换算法（MEDC）．MEDC算法通过映射流数据时间戳，快速无冗余......
面对日益增加的数据量,近似查询通过处理尽可能少的数据来获得尽可能准确的结果,相对于精确查询,提高了数据查询的效率。在线聚集......
研究了基于符号语义的不完整数据聚集查询处理问题.不完整数据又称为缺失数据,缺失值包括可填充的和不可填充的两种类型.现有的缺......
在数据探索性分析场景下,用户倾向于借助抽样系统获取近似查询结果来换取更快的查询速度。现有的抽样系统通常假设用户的历史查询......
