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摘要:
不确定性是数据的本质特征,对不确定性数据的研究得到了越来越多领域的关注.在总结当前处理历史数据不确定性方法的基础上,针对缺乏处理不确定性历史数据的语义框架问题,基于Neo4j图数据库建立用于处理不确定性历史数据的通用数学模型.该模型以双时态模型、概率模型等为依托,整合了历史数据的时间、不确定性与世系三个方面.并基于Python语言实现了具有CRUD基本操作的存储系统,可动态增加节点之间的关系、存储和检索历史数据、实现了不确定性数据的筛选查询和模糊查询.通过关系型数据库与图数据库中数据的存储方式及存储系统的查询效率对比实验表明,所提出的数学模型扩展性更强,实现系统查询效率更高,在处理大规模不确定性数据的存储和检索方面优势更加明显.
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文献信息
篇名 基于Neo4j不确定性数据处理技术的研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 数字人文学 不确定性 属性图 Neo4j 双时态模型
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 25-31
页数 7页 分类号 TP31
字数 6792字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.01.005
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 刘广钟 上海海事大学信息工程学院 82 231 8.0 10.0
2 郭林斐 上海海事大学信息工程学院 1 1 1.0 1.0
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引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
数字人文学
不确定性
属性图
Neo4j
双时态模型
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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