文章摘要
引用本文:桑海翎,郭文忠.基于海量异构数据索引语义查询的关键模型研究[J].福州大学学报(自然科学版),2018,46(3):324~329
基于海量异构数据索引语义查询的关键模型研究
Research on key model of index semantic query based on massive heterogeneous data
  
DOI:10.7631/issn.1000-2243.17360
中文关键词: 海量异构  数据模式  建模分析  查询语言
英文关键词: massive heterogeneous  data mode  modeling analysis  query languageApriori
基金项目:
作者单位
桑海翎 福建广播电视大学教学管理中心福建 福州 350013 
郭文忠 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
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中文摘要:
      基于非结构化数据海量、异构、多元、内容丰富、不容易描述的特点,从海量异构数据特征模型角度,对非结构化数据的混合查询问题进行分析. 重点论述非结构化数据特征建模的关键技术,可以有效地解决网络大数据背景下的数据检索效率,从整体上提高数据检索的速度和效率.
英文摘要:
      Based on the characteristics of unstructured data,this paper makes an analysis into its hybrid query problem from the perspective of massive heterogeneous data feature model. It fully illustrates the key technologies of unstructured data feature modeling. This paper helps to improve the speed and efficiency of data retrieval as a whole under the background of big network data.
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