祝官文, 周连科, 王念滨, 刘丹

(哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150001)



基于查询意图的数据空间预取方法

祝官文, 周连科, 王念滨, 刘丹

(哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150001)

摘要：为在查询前预取用户可能访问的数据，提出了一种利用查询日志的数据空间预取方法。该方法从查询日志中提取意图特征，并采用聚类技术对其进行聚类，识别用户查询意图，并基于该意图预取查询结果。实验结果表明：该方法在预取准确率和查询效率方面均显著优于已有方法。

关键词：数据空间；预取；查询意图；聚类；查询日志；查询结果；预取准确率；查询效率

在大数据时代，数据呈现海量、多样等特点，面对这些新的数据管理特点，传统的数据管理系统已无法满足当今用户的需求，为此，Michael Franklin等[1]提出了一种崭新的数据管理思想——数据空间。而正是因为数据空间的特点[2]，导致了用户对数据空间的查询访问产生较大延迟，从而影响了数据空间的服务质量。因此研究如何降低数据空间的访问延迟，提高数据空间管理系统性能具有重大价值。目前解决网络延迟、提高查询效率的有效方法之一是预取技术[3-4]。

目前已有的预取方法总体上可以分为两类：一种是对用户历史访问序列进行分类总结，判断用户当前访问类型，预测该用户最可能访问的数据序列，如基于数据挖掘的预取方法(mining-prefetching，MI)、基于Markov模型的预取方法(Markov-prefetching，MA)等[5-6]；另一种是通过……