資料介紹
隨著信息化技術(shù)的發(fā)展,面對(duì)材料等相關(guān)領(lǐng)堿數(shù)據(jù)的多源異枃、擴(kuò)展性強(qiáng)、爆炸増長(zhǎng)等特點(diǎn),傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),因此可利用 NOSQL的無(wú)模式存儲(chǔ)、高擴(kuò)展性等特性來解決這一難題。作為NσSQL數(shù)據(jù)庫(kù)常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式,JSON因簡(jiǎn)單性和靈活性備受歡迎。然而,NoSαL數(shù)據(jù)庫(kù)缺乏模弌信息,在JSON文檔存入數(shù)據(jù)庫(kù)辶前,需要對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證與分析。目前,大多數(shù)方法是基于 JSON schema對(duì)JSON文檔格式的規(guī)范性進(jìn)行校驗(yàn),無(wú)法有效解決JSON文檔的異常檢測(cè)以及語(yǔ)義歧義問題。為此,文中提出了面向 NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的JSON文檔異常檢測(cè)與語(yǔ)義消歧模型 doctorjson。該模型基于JSON schema對(duì)存入的JSON文檔分別設(shè)計(jì)了異常檢測(cè)算法 deoutjson和語(yǔ)義消歧算法 disemajson,以檢測(cè)JSON文檔存在的異常和歧義。在真實(shí)數(shù)據(jù)集與合成數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提模型的有效性和執(zhí)行效率。
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