【摘 要】
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传统方法中,对XML数据库的融合中心带宽扩维算法采用谱估计方法,当融合中心出现了大量以海量数据为基础的信息服务数据时,后续访问需在多个服务器中遍历许多节点,影响访问效
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传统方法中,对XML数据库的融合中心带宽扩维算法采用谱估计方法,当融合中心出现了大量以海量数据为基础的信息服务数据时,后续访问需在多个服务器中遍历许多节点,影响访问效率。提出一种基于节点分裂日志的XML数据库融合中心带宽扩维感知算法。首先构建XML数据库相对状态系统模型与数据融合算法,设计节点分裂日志的数据融合结构,通过预获取有限的带宽中心信息,推导出实体关联知识库,利用表征关联知识有效指导XML数据库的资源融合和重整,构建实体模型,提高数据融合中心的聚类能力。仿真实验结果表明,该法能有效提高XML数据库
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