一种移动计算环境中的自适应XML数据广播机制

来源 :华中师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhfly6278
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着XML在移动计算中应用的迅速普及,对于XML访问和传输的效率要求越来越高。因此,在移动计算环境中高效地访问和传输XML文档成为当前研究的热点。在移动计算环境中,数据广播是一种有效的数据传播方式。其中,按需广播是一种适合移动客户机个性化数据获取的高效方式。在分析已有的XML查询技术和按需数据广播技术的基础上,建立了移动计算环境中基于分组的XML查询分发代理的XML按需数据广播系统结构,即C/D/S结构。此外,提出了一种移动计算环境中的自适应XML按需数据广播机制。在服务器端,首先根据用户请求对所有源XML文档进行分枝裁剪,去除冗余结点数据,然后采用(1,d)动态索引结构及自适应数据广播调度算法,根据当前系统的负荷,动态调整广播数据块的度。在客户端和服务器之间有一个基于分组的XML查询分发代理,根据XML查询的前缀深度把用户的请求分为不同的组。然后分发代理根据分组同深率对分组进行调度,依次将用户XML请求投递到服务器。获取到所需的数据后,XML查询分发代理将广播数据还原成XML文档再发送到对应的移动客户机。最后,对文中提出的广播机制进行了模拟实验来评估系统性能。实验结果表明,由于对XML的冗余分枝进行过滤,能够有效地提高带宽利用率。通过服务器端的自适应调度及XML查询分发代理对用户XML请求的分组处理,可以明显地减小访问时间和调谐时间,从而有效地提高XML的访问和传输效率。此外,在启动和关闭WNI的时延较大和网络带宽不足的情况下,该机制对XML数据访问及传输更加具有优势。
其他文献
数学公式图像的自动识别与理解,是文档图像处理与模式识别领域的世界级难题。数学公式是非常复杂的一种文档结构,难以被计算机进行自动处理。对数学公式文档图像进行精确地识别
当今迅速发展的知识爆炸,使得人们不得不即时的“充电”来适应这个快节奏的新时代,随着而来的新的学习软件环境的出现以及多功能的教学系统的实施,人们依靠网络软件来学习的
自从人类有了资产保护,就有了授权这个概念。守卫、门以及锁自古以来就被用于限制私自访问贵重物品。在今天的信息技术环境中,授权关心的是用户如何访问计算机系统的资源;通
网格技术试图聚合分布在世界各地的计算、存储、知识、通信和信息等各类资源,以服务大众为目的,实现资源共享与协同工作。网格任务调度技术问题尤其突出。网格所具有的动态性
随着计算机网络技术与信息技术的快速发展,Web上的信息急剧增加,已经成为当今社会的重要资源,人们也越来越多地依赖搜索引擎来查找所需的信息。但是Web上存在大量的在线数据
针对当前Web界面普遍存在的交互能力不强和开发效率不高的问题,本文提出开发基于JSF的Ajax组件来构建Web用户界面。JSF是一个基于组件的Web界面开发框架,其核心是利用可重用
随着网络上信息的飞速增长,搜索引擎已经成为人们查找信息的重要途径。搜索引擎对互联网上的网页进行检索时,由于存在大量的重复网页,不但加重了用户检索和阅读的负担,而且浪费了
Internet的飞速发展已经对传统商业模式的运作产生了深刻地影响,电子商务已经被大家广泛地接受,目前基Agent电子商务的研究已经成为研究热点,多Agent系统(Multi-Agent System
信息技术和网络的迅猛发展已经使当今社会进入了多媒体时代。数字图像以其直观、容易理解的特点,为人类构建了一个形象具体的思维模式,帮助人们学习和思考问题,这对图像的管
粗糙集理论由波兰科学家Z.Pawlak于1982年提出的一种处理模糊和不确定知识的数学工具。粗糙集理论建立在论域中的不可分辨关系之上,用上、下近似来描述概念,不依赖于所需处理