一种时空数据流中范围聚集查询共享策略

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时空数据库名词解释

时空数据库名词解释
时空数据库是一种处理时空数据的数据存储和查询技术。

时空数据是指跨越不同时间和空间范围的数据,例如地理位置数据、气象数据、社交媒体数据等。

在时空数据库中,数据被组织为时间戳和空间点这两个维度,并且可以根据不同的时区和地理位置进行地理位置查询。

时空数据库的主要特点包括:
1. 跨时空查询:时空数据库允许用户在跨越不同时间和空间范围的数据中进行查询,使得用户可以轻松地获取有关特定地点或事件的信息。

2. 数据集成:时空数据库可以将不同类型的时空数据集成在一起,形成一个更全面的数据集。

这有助于更好地理解和分析数据。

3. 数据可视化:时空数据库允许用户将时空数据可视化,以便更好地理解数据趋势和模式。

4. 数据建模:时空数据库允许用户对数据进行建模和分析,以便更好地预测未来的趋势和事件。

时空数据库的应用非常广泛,例如城市规划、交通运输、医疗保健、环境保护等领域。

随着数据规模的不断增长和时空数据变得越来越普遍,时空数据库将成为未来数据处理和分析的重要工具。

数字经济助推区域文旅融合发展的对策

Tourism Economy旅游经济数字经济助推区域文旅融合发展的对策曹晓慧（集宁师范学院经济与管理学院，内蒙古乌兰察布 012000）摘要：数字经济是目前全球各国的学术和战略研究重点，各国纷纷围绕产业格局重构来占领数字经济战略的制高点。

尽管我国的数字经济发展起步较晚，但发展速度快，表现出巨大的发展潜力，也取得了良好的发展效益。

本文基于数字经济的发展，分析数字经济的概念和内涵，剖析区域文旅产业发展面临的现实困境，包括需求和产品的矛盾问题、过于依赖在线旅游（Online Travel Agency,OTA）路径、劳动力短缺困境三个方面，根据现有问题的表现探索数字经济助推区域文旅融合发展的对策。

关键词：区域文旅融合；数字经济；融合发展中图分类号：F592.7 文献标识码：A引言在政策的扶持下，文化旅游产业的融合态势日益明显。

如今，数字经济已经上升到国家发展的战略性地位，从全球范围来看，文旅产业都是增长速度最快、规模最大的重要产业。

这一产业在数字化融合上具有明显优势，借助于数字经济的加持，区域文旅产业中涌现出诸多新型商业模式。

在这一背景下，利用数字经济促进区域文旅的融合发展有着极为重要的现实意义。

一、数字经济的概念和内涵数字经济是一种全新的经济业态，其核心生产要素就是数据，数字经济是在物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链、5G等技术的基础上诞生的，根据联合国贸易和发展会议的定义，数字经济包括三个部分，即底层技术、数字和信息技术以及其他的数字化领域[1]。

在2017年，中国信息通信研究院发表了《中国数字经济发展白皮书》，提出数字经济能够提升传统产业的数字化和智能化水平，加速经济的发展，优化政府治理模式。

与传统实体经济模式相比，数字经济有着三个突出特点。

一是生产要素的数字化。

数字经济的核心就在于数据，在数字经济的发展中，任何的关键内容和个体都实现了数字化，有效提升了数据信息的可加工度和利用率，能够提高资源要素的市场配置效率，使得人才、资本等发挥出更大效益。

无线传感器网络时空数据聚集查询算法

无线传感器网络时空数据聚集查询算法
徐艳;孙燕
【期刊名称】《南京师范大学学报（工程技术版）》
【年(卷),期】2008(008)004
【摘要】提出了基于属性簇的时空数据聚集查询算法.数据聚集以簇为WSNB-TREE存取目标,将无线传感器网络(WSN)所覆盖的区域划分为多个属性簇,同质传感器的数据便于实时统计处理和分时段查询;对于事先确定监测的区域,以区域划分数据聚集簇,将异质传感器的聚集数据进行汇集,从而快速过滤获取需查询的"事件",进而实现对全网的时空数据聚集查询.
【总页数】4页(P39-42)
【作者】徐艳;孙燕
【作者单位】南京师范大学,数学与计算机科学学院,江苏,南京,210097;南京师范大学,数学与计算机科学学院,江苏,南京,210097
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.能量高效的无线传感器网络时空查询处理算法 [J], 刘亮;秦小麟;戴华;严伟中;潘锦基
2.无线传感器网络中的改进数据聚集调度算法 [J], 刘文彬;李香宝;付沙;刘红冰;文志强
3.MPMC:一种无线传感器网络多信道多功率数据聚集调度算法 [J], 范文彬;郭龙
江;李金宝;任美睿
4.基于多态蚁群系统的无线传感器网络数据聚集算法 [J], 廖新飞;陶利民
5.无线传感器网络中安全高效的空间数据聚集算法 [J], 王涛春;秦小麟;刘亮;丁有伟
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时空大数据的存储与查询算法与系统研究

时空大数据的存储与查询算法与系统研究时空大数据是指在时空维度上具有大量数据的集合。

随着科技的发展和互联网的普及，人们对时空大数据的存储和查询需求越来越迫切。

本文将围绕时空大数据的存储与查询算法与系统展开研究，重点介绍相应的技术和方法。

一、时空大数据的存储1. 存储模型时空大数据的存储模型需要能够有效地表示和处理时空维度的数据。

常用的存储模型有关系型数据库、NoSQL技术和基于图数据模型的存储。

关系型数据库适合存储结构化的时空大数据，其中包括表格、行、列和关系等。

通过定义表的结构和约束条件，可以实现数据的存储和查询。

NoSQL技术则适合非结构化的时空大数据的存储。

其主要特点是横向扩展和分布式存储，能够应对存储规模庞大和高并发访问的挑战。

基于图数据模型的存储则适合存储时空大数据中的关系和连接信息，对于复杂的时空关系查询具有优势。

2. 存储优化时空大数据的存储优化主要包括数据分片和索引。

数据分片是将时空大数据划分为多个片段进行存储，可以提高数据的读写性能和扩展性。

通过合理的数据分片策略，可以减少数据访问的冗余和增加并发访问的能力。

索引是对存储的时空大数据建立索引结构，加速数据的查询和检索。

常用的索引结构有B树、R树和四叉树等，可以根据时空维度对数据进行组织和检索。

3. 存储系统时空大数据的存储系统需要具备高性能、高可用性和高扩展性的特点。

常用的存储系统包括传统的关系型数据库系统、分布式文件系统和对象存储系统等。

关系型数据库系统有成熟的技术和工具链，可以满足时空大数据存储与查询的需求。

但其性能和扩展性受到限制，不适合大规模时空大数据的存储和查询。

分布式文件系统可以将时空大数据分散存储在多个节点上，具备高可用性和扩展性的特点。

但其数据的一致性和可靠性需要进一步保证。

对象存储系统则通过以对象为基本存储单元，提供了高度可扩展的存储和查询能力，但其查询效率可能较低。

二、时空大数据的查询算法与系统1. 查询算法时空大数据的查询算法包括基于位置和时间的查询、时空关联查询和时空预测查询等。

【新提醒】AAF“高级制作格式”（各种后期软件内自由转换的格式）

【新提醒】AAF“⾼级制作格式”（各种后期软件内⾃由转换的格式）懒版：虽然Adobe公司的两款后期软件PR2.0和AE7已经作到了⽆缝兼容，但在后期制作的过程中，不是所有特效都可⽤他们来合成的。

⼀个部门中也有各类后期软件（Avid、Final Cut Pro、AfterEffects、Premier Pro、Conbustion3 Boris Red、Quantel Q系列）的使⽤者，如何在各软件平台中作到⾃由转换呢？总不能先做成AVI再给下⼀个⼈吧~~，这样⼀来你的原素材有损失不算，也给特效的修改带了很⼤的⿇烦！AFF由此应运⽽⽣。

下⾯我们针对这个看着眼熟，⽤着陌⽣的格式作下详细解释：AAF技术及其在后期制作系统中的应⽤作者：孙春华孙锂在⼴播电视领域，随着计算机和⽹络技术的引⼊，AV和IT技术正⽇益融合，这从根本上改变了电视节⽬的制作流程，⼤⼤降低了节⽬的制作成本，提⾼了⼯作效率。

素材交换格式——AAF、MXF以及元数据的应⽤，是实现AV和IT融合的技术基础。

本⽂重点介绍AAF技术，并探讨AAF技术在后期制作中的应⽤，以及对后期制作流程的影响。

⼀ AAF简介AAF是⼀个协会（），它包括了⽬前世界上主要的电⼦设备供应商、计算机软硬件⼚家和⼀些⼴播机构。

协会主要负责制定⽤于增强的编辑和制作的通⽤AV⽂件格式标准，即Advanced Authoring Format格式。

AAF是Advanced Authoring Format的缩写，意为“⾼级制作格式”，是⼀种⽤于多媒体创作及后期制作、⾯向企业界的开放式标准。

AAF是⾃⾮线性编辑系统之后电视制作领域最重要的新进展之⼀，它解决了多⽤户、跨平台以及多台电脑协同进⾏数字创作的问题，给后期制作带来了极⼤的⽅便。

AAF格式包括实体（Essence）和元数据（Metadata）两⽅⾯内容。

实体即视⾳频素材和节⽬数据（如字幕⽂本）。

实体中的视⾳频素材只有以开放式标准格式存在时，不同软件平台才有可能共享该素材。

时空数据分析算法及其

时空数据分析算法及其应用研究时空数据分析算法及其应用研究空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性，许多空间应用系统都需要表达地学对象的时空属性，例如在地理位置变更、环境监测、城市演化等领域都需要管理历史变化数据，以便重建历史、跟踪变化、预测未来。

面向对象的技术是用在软件设计中的一种方法，它用在时空数据[1]表达中主要是为了克服给定实体的空间或非空间属性在不同时间不同频率变化而出现的复杂问题[2]。

下面从KNN 、RNN 、SkyLine 三种时空数据分析算法出发，论述时空数据分析算法的应用。

1、KNN 分析算法的基本概述及应用分析KNN 算法是非参数回归模型的基本算法之一，通过在状态空间中搜索与待测点X 相近的k 个样本(X i ，Y i )估计g n (x)，因此又称为k 最近邻非参数回归，其预测函数[3]可表示为Y=g(X)=∑=k 1i W i （X ；X k 1，…，X k k ）Y i =∑=k 1i k i Y i （1）其中X k 1．表示与x 距离最近的点，并赋予权值k 1；X k 2则被赋予权值k 2；以此类推，得到k 个权函数k 1，k 2，⋯，k k ，满足k 1≥k 2≥…≥k k ≥0，∑=k 1i i k =1 （2）KNN 算法通过计算样本个体之间的距离或者相似度来寻找与每个样本个体最相近的K 个个体，在这个过程中需要完成一次样本个体的两两比较，所以算法的时间复杂度，跟样本的个数直接相关。

K 最近邻算法通常情况下是用于分类的，这只是对K 近邻算法用途的本质说明[4]。

从实际来看，K 近邻算法可以应用的地方还有很多，比如系统推荐等等。

简单的讲，就是挖掘出客户喜欢的相同商品，来进行相似物品的推荐。

另外区分客户群体，从而使我们更好的为客户服务。

下面是KNN 分类器构建实例。

KNN 的实现分训练和识别两步。

训练时，把每类样本降维后的结果作为KNN 的输入。

如图1所示，圆圈表示待识别数据所处的位置，选择K 值为3时，选中实线圆中的3个数据，识别结果为三角形代表的类；选择K 值为5时，选中虚线圆中的5个数据，识别结果为正方形代表的类。

数据流层次窗口模型及聚集查询算法

ＩＩ
。
ａａＤｔｒＭ在文［］１中采用滑动窗口的概念对数据流进行
了有效的建模，并展示了如何在滑动窗口上维持简单的数据统计。由于滑窗模型的简单性和直观性，于滑窗模型的数基据流处理技术很快得到了广泛研究。ＢｂｏｋＢ将链式采样ａｃｃ方法和优先权采样方法应用到滑窗模型中ｕ，２并在文［］］３中提出了在滑窗模型上维持方差和ｋ平均聚类的方法。Ｚａｇ等ｈｎ人Ｅ］４从传统的时空数据库技术角度出发研究了基于滑窗模，ｓ型的数据流多粒度聚集问题［，出对历史久远的数据采用５提］粗粒度的存储方式，于相对较近的数据采用细粒度的存储对方式，但它所采用的Ｓ－ｅ结构，在部分空闲结点，Ｂｔｅｒ存空间利用率不高引。本文在继承传统滑窗模型优点的基础上，出一种多层提次时间窗Ｉ模型，＝Ｉ支持在不同时段对数据流进行不同粒度的建模，并设计出基于该模型进行快速聚集与近似查询的多粒度聚集树结构。同时，出了基于多粒度聚集树结构的近似给聚集查询算法，从而有效地解决了在有限时空条件下的数据流聚集查询问题。
随着信息处理技术的发展，数据流的应用领域越来越广泛。型的应用领域包括金融证券信息分析、典交通运输监控、计算机网络安全、通信数据分析、个性化Ｗｅ服务等等。特ｂ别是在军事应用方面，随着传感器技术的快速发展及其与计算机网络技术的有机结合，各种传感数据流已源源不断地汇聚到军事情报中心，迫切需要一种高效的手段从中获得及时的军事态势信息。这些应用需求给传统的数据管理和分析技

数据集的开放与共享策略

数据集的开放与共享策略
数据集的开放与共享策略是指在数据集创建或收集过程中，确定数据集的开放程度和共享方式。

一般来说，数据集的开放与共享策略可以分为以下几个方面：
1. 开放程度：确定数据集对外是否开放的程度。

可以选择完全开放，允许任何人免费访问和使用数据集，或者选择部分开放，仅限于特定的研究机构或团体使用。

开放程度的决策通常基于对数据集的敏感度和数据所有者的目标。

2. 数据格式：确定数据集的共享格式。

数据可以以原始格式（如CSV、Excel、JSON等）共享，也可以以标准格式（如RDF、JSON-LD等）共享，以方便不同系统和应用的访问和
使用。

3. 数据许可：确定数据集的使用许可。

可以选择采用特定的开放数据许可证（如Creative Commons许可证），也可以自定
义数据使用规则。

数据许可的要求可能包括署名、非商业性使用、共享相同方式等。

4. 数据文档：为数据集提供详细文档和元数据，包括数据结构、数据字段、数据来源、数据质量等信息，以方便其他人理解和使用数据集。

5. 数据共享平台：选择适当的数据共享平台或数据仓库，以便于数据集的存储、管理和共享。

可以选择使用公共平台（如GitHub、Kaggle、Datahub等），也可以自建私有平台或数据
集。

6. 数据发布和推广：确定数据集的发布和推广方式。

可以通过数据集的官方网站、博客、社交媒体等渠道进行发布和宣传，吸引更多的用户和研究者使用数据集。

总的来说，数据集的开放与共享策略应该根据数据集的特点和数据所有者的目标来灵活确定，以最大程度地促进数据的开放和共享，推动数据驱动的研究和应用的发展。

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（国防科技大学电子科学与工程学院，湖南长沙４０７）１３０摘要：根据查询谓词的相似性来实现计算共享是数据流查询优化的主要策略之一，主要针对时空数据
流中基于滑动窗Ｉ的范围聚集问题进行查询优化，Ｚｌ采用时间片段和空间片段分别描述滑动窗Ｉ之间和空间Ｚｌ范围谓词之间的重叠。提出基于时空分片技术将时空数据流元组分成互不重叠的时空片段。范围聚集查询首先基于时空片段生成中间结果，然后根据查询条件与时空片段的映射关系生成查询结果。实验表明，出提的时空分片策略能大大提高时空数据流中范围聚集查询的性能。关键词：时空数据流；范围聚集查询；查询优化
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针对位置感知环境中移动对象产生的位置属性数据，其查询处理目前主要有两类方式，其一是假定移动对象产生的数据可以在二级存储设备上物化，询处理采用各种扩展存储索引来提高性能，查如ＴＲｔｅＰ —ｅ及其变种¨等时空数据索引方法；ｒ其二是将移动对象产生的数据看成是时空数据流ｌ，２利用数】据流技术来实时处理。目前后者正受到越来越多的关注，型的时空数据流管理系统如ＰＡＥ３、典ＬＣｌ】ＣＰ等已能有效处理环境感知条件下移动对象产生的位置数据。ＡＥ
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国防科技大学学报
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文章编号：０１４６２ｏ）４０７５１０ —２８（ｏ７ｏ —０４ —０
一
种时空数据流中范围聚集查询共享策略
左怀玉，肖闪，靳景宁，钟志农
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ
ＳａｉｇｆｒＭｕｔｌＲａｇｇｅａｉｎＱｕｒｓｏｅｈｒｎｏｌｐｅｎｅＡｇｒｇｔｅｉｖｒｉｏｅ
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