软件学报

北大核心,INSPEC,JST,Pж(AJ),EI

国内刊号:11-2560/TP

国际刊号:1000-9825

软件学报杂志2024年第3期:面向云边端协同的多模态数据建模技术及其应用

发布日期:

作者:崔双双,吴限,王宏志,吴昊

单位:崔双双,哈尔滨工业大学 计算学部, 黑龙江 哈尔滨 15000111,吴限,哈尔滨工业大学 计算学部, 黑龙江 哈尔滨 15000102,王宏志,哈尔滨工业大学 计算学部, 黑龙江 哈尔滨 15000103,吴昊,哈尔滨工业大学 计算学部, 黑龙江 哈尔滨 15000104

关键词:多模态数据模型;云边端协同;查询处理

基金:国家自然科学基金(62232005,U1866602);国家重点研发计划(2021YFB3300502)

云边端协同架构中数据类型多样,各级存储资源与计算资源存在差异,给数据管理带来新的挑战.现有数据模型或者数据模型的简单叠加,都难以同时满足云边端中多模态数据管理和协同管理需求.因此,研究面向云边端协同的多模态数据建模技术成为重要问题.其核心在于,如何高效地从云边端三层架构中得到满足应用所需的查询结果.从云边端三层数据的数据类型出发,提出了面向云边端协同的多模态数据建模技术,给出了基于元组的多模态数据模型定义,设计了6种基类,解决多模态数据统一表征困难的问题;提出了云边端协同查询的基本数据操作体系,以满足云边端业务场景的查询需求;给出了多模态数据模型的完整性约束,为查询优化奠定了理论基础.最后,给出了面向云边端协同多模态数据模型的示范应用,并从数据存储时间、存储空间和查询时间这3个方面对所提出的数据模型存储方法进行了验证.实验结果表明,所提方案能够有效地表示云边端协同架构中的多模态数据.

来源:2024年第3期

《软件学报》期刊编辑部

查看软件学报杂志2024年第3期

联系我们

  • 地址:北京8718信箱
  • 电话:010-62562563
  • E-mail:jos (a) iscas. ac. cn

咨询工作人员