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摘要:
现代数据管理必须处理来源不同、质量各异的数据,因此从系统层面支持数据溯源,让用户了解数据的来源及派生过程成为当前至关重要的一个研究课题.基于标注的方法是支持数据溯源的基本方法之一.这种方法的主要问题是存储空间开销,因为溯源信息可能会超过实际数据的大小.在该文中,作者提出了一个用与查询结构匹配的溯源树来表达和存储溯源信息从而避免数据派生过程中冗余存储的基本框架.基于这个框架,作者提出了一系列针对关系型查询的存储优化方法,选择查询树部分节点来存储溯源信息.这些优化算法对于查询大小是多项式时间,对于溯源信息大小是线性时间,在溯源信息的跟踪和优化方面均不会产生巨大的开销.这一框架是数据溯源研究的一个新思路,有着广泛的应用前景.
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文献信息
篇名 一种优化关系型溯源信息存储的新方法
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 溯源树 溯源表 存储优化 最优削剪 规则I&II削剪
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 海量数据处理关键技术
研究方向 页码范围 1863-1875
页数 分类号 TP311
字数 15060字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2011.01863
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王黎维 武汉大学国际软件学院 10 67 5.0 8.0
2 鲍芝峰 新加坡国立大学计算机学院 1 7 1.0 1.0
3 KOEHLERHenning 昆士兰大学信息技术与电子工程学院 1 7 1.0 1.0
4 SADIQShazia 昆士兰大学信息技术与电子工程学院 1 7 1.0 1.0
传播情况
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  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
溯源树
溯源表
存储优化
最优削剪
规则I&II削剪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
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