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公开(公告)号：CN118964353A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411024156.3
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/21 , G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种面向事务型和分析型的混合查询负载的图存储方法，属于图数据存储领域。方法包括：在到达LSM树内存中分配的容量上限前，以行式存储结构存储图数据；当写入的图数据到达容量上限时，LSM树内存分配新的空内存以行式存储结构存储新的图数据，并且将已到达容量上限的旧内存中的图数据转换为列式存储结构，并迁移至LSM树的外存中；响应于接收到混合查询并发请求时，事务型查询请求优先从LSM树内存的行式存储结构中检索第一目标图数据，分析型查询请求优先从LSM树外存的列式存储结构中检索第二目标图数据。本方案可以降低处理事务/分析混合查询的响应延迟和对计算资源的占用。
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公开(公告)号：CN112699608B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011626058.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于传感器掉电导致数据缺失的时间序列修复方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取传感器测量所得的多元时间序列矩阵，确定传感器掉电导致数据缺失片段的长度及位置；对多元时间序列矩阵进行张量汉克尔化，将多元时间序列矩阵映射到三维张量，三维张量的三个维度分别为多元变量、时延、时序；基于随机梯度下降的机器学习方法，对三维张量进行张量分解，分解为多元变量嵌入、时延嵌入和时序嵌入；将求解得到的多元变量嵌入、时延嵌入和时序嵌入以张量积的形式重构为三维张量的估计张量；利用重构得到的估计张量，填补多元时间序列矩阵中的数据缺失片段。本发明能够更为准确修复传感器掉电导致的数据缺失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112713900A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011626139.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种在线轨迹压缩方法及装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：从原始轨迹中截取一组轨迹点；初始化当前待压缩轨迹，并将当前待压缩轨迹的起点加入压缩后的轨迹中；根据当前待压缩轨迹的起点、终点，从终点向起点反向遍历，逐个检查当前待压缩轨迹中的轨迹点是否为可压缩点；若均为可压缩点，则执行压缩，将当前待压缩轨迹的起点移动至当前待压缩轨迹的终点所在轨迹点，再将当前待压缩轨迹的终点移动至该组轨迹点中最后一个轨迹点；当检查到一个轨迹点不是可压缩点，则将当前待压缩轨迹的终点移动至该不是可压缩点的轨迹点；判断是否结束压缩。本发明能够以恒定的时间和空间进行处理，并实现较高的压缩率。
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公开(公告)号：CN114547146B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210162421.9
申请日：2022-02-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供了一种时序数据压缩查询方法、装置、计算设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，其中方法包括：获取待压缩的原始时序数据；对所述原始时序数据进行拟合和分段，得到与各段原始时序数据对应的拟合函数，并存储各所述拟合函数的参数；获取用户针对待查询时间段的相关系数发起的查询请求；其中，所述查询请求包括相关系数公式和待查询时间段；根据所述查询请求和正交投影性质，利用所述相关系数公式对与所述待查询时间段对应的所述拟合函数的参数进行统计计算，得到相关系数查询结果。本方案，能够降低查询结果的误差界，提高查询精确度。
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公开(公告)号：CN112699608A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011626058.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于传感器掉电导致数据缺失的时间序列修复方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取传感器测量所得的多元时间序列矩阵，确定传感器掉电导致数据缺失片段的长度及位置；对多元时间序列矩阵进行张量汉克尔化，将多元时间序列矩阵映射到三维张量，三维张量的三个维度分别为多元变量、时延、时序；基于随机梯度下降的机器学习方法，对三维张量进行张量分解，分解为多元变量嵌入、时延嵌入和时序嵌入；将求解得到的多元变量嵌入、时延嵌入和时序嵌入以张量积的形式重构为三维张量的估计张量；利用重构得到的估计张量，填补多元时间序列矩阵中的数据缺失片段。本发明能够更为准确修复传感器掉电导致的数据缺失。
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公开(公告)号：CN112713900B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011626139.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种在线轨迹压缩方法及装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：从原始轨迹中截取一组轨迹点；初始化当前待压缩轨迹，并将当前待压缩轨迹的起点加入压缩后的轨迹中；根据当前待压缩轨迹的起点、终点，从终点向起点反向遍历，逐个检查当前待压缩轨迹中的轨迹点是否为可压缩点；若均为可压缩点，则执行压缩，将当前待压缩轨迹的起点移动至当前待压缩轨迹的终点所在轨迹点，再将当前待压缩轨迹的终点移动至该组轨迹点中最后一个轨迹点；当检查到一个轨迹点不是可压缩点，则将当前待压缩轨迹的终点移动至该不是可压缩点的轨迹点；判断是否结束压缩。本发明能够以恒定的时间和空间进行处理，并实现较高的压缩率。
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公开(公告)号：CN114547146A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210162421.9
申请日：2022-02-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供了一种时序数据压缩查询方法、装置、计算设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，其中方法包括：获取待压缩的原始时序数据；对所述原始时序数据进行拟合和分段，得到与各段原始时序数据对应的拟合函数，并存储各所述拟合函数的参数；获取用户针对待查询时间段的相关系数发起的查询请求；其中，所述查询请求包括相关系数公式和待查询时间段；根据所述查询请求和正交投影性质，利用所述相关系数公式对与所述待查询时间段对应的所述拟合函数的参数进行统计计算，得到相关系数查询结果。本方案，能够降低查询结果的误差界，提高查询精确度。
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