本文選題：復(fù)雜事件　切入點：優(yōu)先級　出處：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對多源動態(tài)海量數(shù)據(jù)復(fù)雜事件檢測中存在復(fù)雜事件不能及時檢測以及過多占用內(nèi)存的問題,提出了一種基于優(yōu)先級的哈希結(jié)構(gòu)復(fù)雜事件檢測方法。該方法通過定義各個原子事件的優(yōu)先級,采用事件優(yōu)先級調(diào)度策略,使得事件模式匹配及檢測能得到及時執(zhí)行;同時減少了內(nèi)存消耗,提高了事件檢測的吞吐量。仿真實驗證明了該方法的可行性和高效性。
[Abstract]:In view of the problems of complex event detection in multi-source dynamic mass data, such as complex events can not be detected in time and excessive memory is occupied, In this paper, a priority-based method for complex event detection with hash structure is proposed. By defining the priority of each atomic event and adopting the event priority scheduling strategy, the event pattern matching and detection can be executed in time. At the same time, the memory consumption is reduced and the throughput of event detection is improved. The simulation results show that the proposed method is feasible and efficient.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家基金廣東省聯(lián)合基金重點項目(U2012A002D01) 國家科技支撐計劃資助項目(2012BAF11B04-5) 廣州市科技計劃資助項目(12C42111582)
【分類號】：TN929.5;TP391.44

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本文編號：1609017