In this paper, we propose a new indexing technique to solve various queries which have a strong good point not only database indexing schema take advantage of converting from semi-structured data to structured data but also performance is more faster than before. We represent structure information of XML document between nodes of tree that additional numbering information which can be bit-stream without modified structure of XML tree. And, We add in indexing schema searching incidental structure information in the process. In Querying schema, we recover ancestor nodes through give information of node using indexing schema in complete path query expression as well as relative path query expression. Therefore, it takes advantage of making derivative query expression with given query. In this process, we recognize that indexing and querying schema can get searched result set faster and more accurate. Because response time is become shorter by bit operating, when query occur and it just needs information of record set earch node in database.
Kim, Hak-Soo;Shin, Young-Jae;Hwang, Jin-Ho;Lee, Seung-Mi;Son, Jin-Hyun
The KIPS Transactions:PartD
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v.14D
no.6
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pp.605-614
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2007
As a standard query language to search XML data, XQuery and XPath were proposed by W3C. By widely using XQuery and XPath languages, recent researches focus on the development of query processing algorithm and data structure for efficiently processing XML query with the enormous XML database system. Recently, when processing XML path expressions, the concept of the structural join which may determine the structural relationship between XML elements, e.g., ancestor-descendant or parent-child, has been one of the dominant XPath processing mechanisms. However, structural joins which frequently occur in XPath query processing require high cost. In this paper, we propose a new structural join algorithm, called SISJ, based on our structured index, called SI, in order to process XPath queries efficiently. Experimental results show that our algorithm performs marginally better than previous ones. However, in the case of high recursive documents, it performed more than 30% by the pruning feature of the proposed method.
Sensors are deployed to gather physical, environmental data in sensor networks. Depending on scenarios, it is often assumed that it is difficult for batteries to be recharged or exchanged in sensors. Thus, sensors should be able to process users' queries in an energy-efficient manner. This paper proposes a spatial query processing scheme- Minimum Bounding Area Based Scheme. This scheme has a purpose to decrease the number of outgoing messages during query processing. To do that, each sensor has to maintain some partial information locally about the locations of descendent nodes. In the initial setup phase, the routing path is established. Each child node delivers to its parent node the location information including itself and all of its descendent nodes. A parent node has to maintain several minimum bounding boxes per child node. This scheme can reduce unnecessary message propagations for query processing. Finally, the experimental results show the effectiveness of the proposed scheme.
In general, we can use an inverted index for retrieving element lists from structured documents. An inverted index can retrieve a list of elements that have the same tag name. In this approach, however, the cost of query processing is linear to the length of a path query because all the structural relationships (parent-child and ancestor-descendant) should be resolved by structural join operations. In this paper, we propose an inverted index technique and a novel structural join technique for accelerating XML path query evaluation. Our inverted index can retrieve element lists for path segments in a parent-child relationship. Our structural join technique can handle lists of element pairs while the existing techniques handle lists of elements. We show through experiments that these two proposed techniques are integrated to accelerate evaluation of XML path queries.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2211-2232
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2018
The unstructured and semi-structured big data in social network poses new challenges in query retrieval. This requirement needs to be met by introducing quality retrieval time measures like indexing. Due to the huge volume of data storage, there originate the need for efficient index algorithms to promote query processing. However, conventional algorithms fail to index the huge amount of frequently obtained information in real time and fall short of providing scalable indexing service. In this paper, a new LIndex algorithm, which is a heuristic on Lucene is built on Neo4jHA architecture that holds the social network Big data. LIndex is a flexible and simplified adaptive indexing scheme that ascendancy decomposed shortest paths around term neighbors as basic indexing unit. This newfangled index proves to be effectual in query space pruning of graph database Neo4j, scalable in index construction and deployment. A graph query is processed and optimized beyond the traditional Lucene in a time-based manner to a more efficient path method in LIndex. This advanced algorithm significantly reduces query fetch without compromising the quality of results in time. The experiments are conducted to confirm the efficiency of the proposed query retrieval in Neo4j graph NoSQL database.
We propose XIR-Linear, a novel method for processing partial match queries on large-scale heterogeneous XML documents using information retrieval (IR) techniques. XPath queries are written in path expressions on a tree structure representing an XML document. An XPath query in its major form is a partial match query. The objective of XIR-Linear is to efficiently support this type of queries for large-scale documents of heterogeneous schemas. XIR-Linear has its basis on the schema-level methods using relational tables and drastically improves their efficiency and scalability using an inverted index technique. The method indexes the labels in label paths as key words in texts, and allows for finding the label paths that match the queries far more efficiently than string match used in conventional methods. We demonstrate the efficiency and scalability of XIR-Linear by comparing it with XRel and XParent using XML documents crawled from the Internet. The results show that XIR-Linear is more efficient than both XRel and XParent by several orders of magnitude for linear path expressions as the number of XML documents increases.
Recently, caching for the database-backed web applications has received much attention. The results of frequent queries could be cached for repeated reuse or for efficient processing of the relevant queries. Since the emergence of XML as a standard for data exchange on the web, today's web applications are to retrieve information from the remote XML sources across the network, and thus it is desirable to maintain the XML query results in the cache for the web applications. In this paper, we describe implementation of an XML query processing system that supports cache-answerability of XML queries, and evaluate its performance. XML path expression, which is one of the core features of XML query languages including XQuery, XPath, and XQL was considered as the XML query. Their result is maintained as an XML materialized view in the XML cache. The algorithms to rewrite the given XML path expression using its relevant materialized view proposed in [13] were implemented with RDBMS as XML store. The major issues of implementation are described in detail. The results of performance experiments conducted with the implemented system showed effectiveness of cache-answerability of XML queries. Comparison with previous research in terms of performance is also Provided.
Path-finding on a grid map is a problem generally addressed in the fields of robotics, intelligent agents, and computer games. As technology advances, virtual game worlds tend to be represented more accurately and more realistically, resulting in an excessive increase in the number of grid tiles and in path-search time. In this study, we propose a path-finding algorithm that allows a prompt response to real-time queries by constructing a reduced state space and by precomputing all possible paths in an offline preprocessing stage. In the preprocessing stage, we vertically decompose free space on the grid map, construct a connectivity graph where nodes are the decomposed regions, and store paths between all pairs of nodes in matrix form. In the real-time query stage, we first find the nodes containing the query points and then retrieve the corresponding stored path. The proposed method is simulated for a set of maps that has been used as a benchmark for grid-based path finding. The simulation results show that the state space and the search time decrease significantly.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.11B
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pp.1269-1276
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2011
In the Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6), the data transmission performance may be degraded when the two communicating hosts are located within the same mobile domain, since all the data packet shall be delivered by way of Local Mobility Anchor (LMA). In this paper we propose an extensional scheme of PMIPv6 using binding query. In the proposed Query-based PMIPv6 (Q-PMIPv6) scheme, the Mobile Access Gateway (NAG) of Correspondent Node (CN) sends a binding query to LMA to obtain the Proxy Care-of-Address of Mobile Node (MN). Since then, CN and MN can communicate with each other by using an optimized data path. For comparison, we performed the numerical analysis and the ns-2 simulations for the proposed Q-PMIPv6 scheme and the existing PMIPv6 and PMIPv6 Localized Routing (PMIPv6-LR). From the results, we can see that the proposed scheme outperforms the existing PMIPv6 and PMIPv6-LR schemes in terms of the signaling control and data delivery costs.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.2
s.17
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pp.109-120
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2006
This paper addresses techniques for predicting a future path of an object moving on a road network. Most prior methods for future prediction mainly focus their attention on objects moving in Euclidean space. A variety of applications such as telematics, however, deal with objects that move only over road networks in most cases, thereby requiring an effective method of future prediction of moving objects on road networks. In this paper, we propose a novel method for predicting a future path of an object by analyzing past trajectories whose changing pattern is similar to that of a current trajectory of a query object. We devise a new function that measures a similarity between trajectories by reflecting the characteristics of road networks. By using this function, we predict a future path of a given moving object as follows: First, we search for candidate trajectories that contain subtrajectories similar to a given query trajectory by accessing past trajectories stored in moving object databases. Then, we predict a future path of a query object by analyzing the moving paths along with a current position to a destination of candidate trajectories thus retrieved. Also, we suggest a method that improves the accuracy of path prediction by regarding moving paths that have just small differences as the same group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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