Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số tài liệu XML tin sinh học dựa trên R-tree của Đinh Đức Lương

Luận án tiến sĩ đề xuất phương pháp đánh chỉ số tài liệu XML tin sinh học dựa trên R-tree, tối ưu hóa truy vấn hiệu quả.

Trường ĐH

Học viện Khoa học và Công nghệ (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam)

Chuyên ngành

Tin sinh học

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

128

Thời gian đọc

20 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
1. Đánh chỉ số dữ liệu XML tin sinh học bán cấu trúc
Số trang:
128 trang
Trường:
Học viện Khoa học và Công nghệ (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam)
Chuyên ngành:
Tin sinh học
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I. Đánh chỉ số dữ liệu XML tin sinh học bán cấu trúc

Dữ liệu tin sinh học bùng nổ mạnh mẽ với tốc độ chưa từng có. Các ngân hàng gen lớn như NCBI, EMBL và DDBJ lưu trữ khối lượng bản ghi khổng lồ. Định dạng XML đóng vai trò cốt lõi trong trao đổi và biểu diễn thông tin sinh học phức tạp. Đây là loại dữ liệu tin sinh học bán cấu trúc có chiều sâu phân cấp lớn. Cấu trúc dữ liệu linh hoạt giúp mô tả chính xác quan hệ sinh học giữa chuỗi DNA, protein và chú giải gen. Tuy nhiên, kích thước tập tin ngày càng gia tăng tạo áp lực lớn lên hệ thống lưu trữ. Việc tìm kiếm thông tin nhanh chóng trên tệp dữ liệu lớn gặp nhiều rào cản kỹ thuật. Do đó, việc đánh chỉ số dữ liệu XML trở thành yêu cầu cấp thiết. Một giải pháp chỉ mục tốt phải bảo đảm tốc độ truy xuất cao và tiết kiệm bộ nhớ ngoài. Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán tối ưu lưu trữ và truy vấn cây XML sinh học.

1.1. Thách thức quản lý dữ liệu tin sinh học bán cấu trúc

Kho dữ liệu sinh học mang đặc thù không đồng nhất và thay đổi liên tục. Các cấu trúc phân cấp phức tạp khiến cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống khó đáp ứng hiệu quả. Tệp XML sinh học thường có độ lồng nhau sâu và kích thước lên tới hàng gigabyte. Mô hình bán cấu trúc đòi hỏi các giải pháp xử lý linh hoạt hơn bảng cố định. Kỹ thuật duyệt toàn bộ tệp tin gây lãng phí tài nguyên tính toán nghiêm trọng. Thời gian phản hồi truy vấn tăng vọt khi quy mô dữ liệu mở rộng. Việc truy xuất các quan hệ tổ tiên, hậu duệ hoặc quan hệ anh em tiêu tốn nhiều chu kỳ đọc đĩa. Quản lý dữ liệu tin sinh học bán cấu trúc cần các phương pháp cấu trúc chỉ mục đặc thù. Hệ thống cần bảo toàn trọn vẹn ngữ nghĩa phân cấp đồng thời tối thiểu hóa độ trễ I/O.

1.2. Hạn chế của các phương pháp đánh chỉ số dữ liệu XML

Các phương pháp đánh chỉ số dữ liệu XML truyền thống bộc lộ nhiều điểm nghẽn. Nhiều hệ thống chuyển đổi toàn bộ cây XML sang cơ sở dữ liệu quan hệ. Cách tiếp cận này tạo ra số lượng bảng lớn và đòi hỏi nhiều phép nối tốn kém. Một số mô hình đánh số trên lược đồ không thích ứng tốt với dữ liệu biến động. Khi cây dữ liệu thay đổi, chi phí gán lại nhãn toàn bộ cây rất cao. Kích thước chỉ mục tạo ra thường vượt quá dung lượng cho phép của bộ nhớ trong. Các phép nối cấu trúc phải duyệt qua khối lượng nút trung gian không cần thiết. Khả năng mở rộng trên các tập dữ liệu lớn bị hạn chế nghiêm trọng. Những nhược điểm này làm giảm hiệu suất khai phá tri thức sinh học. Việc xây dựng chỉ mục tiên tiến là hướng đi bắt buộc.

1.3. Yêu cầu tối ưu hóa truy vấn XPath và XQuery nâng cao

Các nhà nghiên cứu thường sử dụng ngôn ngữ đường dẫn XPath và XQuery để trích xuất thông tin. Ngôn ngữ truy vấn XPath hỗ trợ nhiều trục tìm kiếm khác nhau. Trục tổ tiên (ancestor), hậu duệ (descendant), cha-con (child-parent) và anh em (sibling) xuất hiện liên tục trong biểu thức sinh học. Xử lý các mẫu truy vấn phức tạp này đòi hỏi bộ tăng tốc truy vấn mạnh mẽ. Quá trình tối ưu hóa truy vấn XPath và XQuery cần loại bỏ sớm các nhánh dữ liệu không khớp. Chỉ mục cần hỗ trợ lọc nhanh tọa độ các nút mục tiêu trên cây cấu trúc. Việc giảm số lượng phép đọc đĩa trong mỗi thao tác truy vấn đóng vai trò quyết định. Đảm bảo tốc độ phản hồi tức thì cho người dùng là mục tiêu trọng tâm của nghiên cứu.

II. Cấu trúc chỉ mục R tree trên dữ liệu không gian đa chiều

Không gian đa chiều mở ra hướng tiếp cận đột phá cho quản lý dữ liệu cây. Mỗi nút trên cây XML có thể ánh xạ thành một điểm hoặc một đoạn hình học. Cấu trúc chỉ mục R-tree là giải pháp tiêu biểu cho bài toán lập chỉ mục không gian. Cây R-tree phân cấp dữ liệu bằng các hình chữ nhật bao quanh tối thiểu (MBR). Cấu trúc này nhóm các đối tượng không gian gần nhau vào cùng một nút lá. Nhờ đó, thao tác lọc không gian giúp thu hẹp phạm vi quét dữ liệu đáng kể. Khi áp dụng vào XML, cây R-tree biểu diễn trực quan các quan hệ cấu trúc giữa các phần tử. Phương pháp này giảm thiểu chi phí truy xuất dữ liệu ngoài bộ nhớ chính. Đây là nền tảng kỹ thuật quan trọng để thiết kế các bộ chỉ mục XML hiệu năng cao.

2.1. Kỹ thuật mã hóa nhãn XML và interval encoding hiệu quả

Kỹ thuật mã hóa nhãn XML chuyển đổi vị trí các nút trong cây thành các giá trị số cụ thể. Phương pháp interval encoding gán cho mỗi nút một cặp giá trị thứ tự trước (pre-order) và thứ tự sau (post-order). Một nút A là tổ tiên của nút B khi khoảng của A bao hàm khoảng của B. Kỹ thuật này giúp xác định quan hệ phả hệ chỉ qua phép so sánh số học đơn giản. Bên cạnh đó, mô hình Dewey labeling scheme mã hóa đường dẫn từ gốc tới nút hiện tại. Mỗi nút mang một chuỗi định danh phản ánh chính xác vị trí trong cây phân cấp. Các kỹ thuật mã hóa số giúp tránh việc duyệt lại toàn bộ cây vật lý. Việc kết hợp mã hóa nhãn với chỉ mục không gian mang lại tốc độ truy vấn vượt trội.

2.2. Ứng dụng chỉ mục không gian đa chiều trong cây XML

Mỗi phần tử XML sau khi mã hóa được biểu diễn như một điểm trong mặt phẳng hai chiều. Trục hoành đại diện cho thứ tự duyệt trước pre(E), trục tung đại diện cho thứ tự duyệt sau post(E). Mô hình chuyển đổi biến quan hệ cấu trúc phân cấp thành quan hệ hình học phẳng. Vùng tìm kiếm của các truy vấn cây XML tương ứng với các vùng chữ nhật cụ thể. Cây chỉ mục không gian đa chiều phân vùng mặt phẳng dữ liệu thành các khu vực độc lập. Bộ xử lý chỉ cần duyệt các khối MBR giao nhau với vùng truy vấn. Kỹ thuật loại bỏ các nhánh cây không chứa kết quả một cách chính xác. Nhờ đó, hệ thống tiết kiệm thời gian đọc đĩa và nâng cao hiệu suất xử lý tổng thể.

2.3. Các biến thể R tree và Hilbert R tree trong đánh chỉ số

Nhiều biến thể của R-tree được phát triển nhằm cải thiện chất lượng phân vùng không gian. Biến thể R*-tree và Hilbert R-tree là hai cấu trúc nổi bật nhất. R*-tree tối ưu hóa việc phân chia nút bằng cách giảm diện tích chồng lấn và chu vi của MBR. Cấu trúc này áp dụng chiến lược tái chèn cưỡng bức để duy trì sự cân bằng của cây. Trong khi đó, Hilbert R-tree sử dụng đường cong lấp đầy không gian Hilbert để sắp xếp các đối tượng. Việc sắp xếp tuyến tính giúp các nút lân cận được gom cụm chặt chẽ hơn. Tuy nhiên, khi áp dụng trực tiếp lên dữ liệu XML sinh học, các biến thể này vẫn tạo ra vùng trống dư thừa. Nghiên cứu chỉ ra sự cần thiết của một cấu trúc chuyên biệt hóa cho cây XML.

III. Phương pháp đánh chỉ số BioX tree cho tài liệu XML sinh học

Phương pháp đánh chỉ số BioX-tree được đề xuất để khắc phục các hạn chế của R-tree thông thường. Mô hình này thiết kế riêng cho đặc thù của dữ liệu XML trong lĩnh vực tin sinh học. Phương pháp chuyển đổi các phần tử XML thành điểm dữ liệu số hai chiều. Cấu trúc BioX-tree tổ chức các nút chỉ mục dựa trên việc kết hợp tên thẻ (tag name) và tọa độ không gian. Mỗi nút chứa thông tin vùng bao gọn gàng hơn, loại bỏ phần không gian thừa không chứa dữ liệu. Quy trình chèn dữ liệu mới được tối ưu hóa để hạn chế hiện tượng chồng chéo giữa các MBR. Thuật toán truy vấn trên BioX-tree được tùy biến cho từng loại trục XPath cụ thể. Mô hình mới đảm bảo tính toàn vẹn và nâng cao đáng kể tốc độ xử lý câu truy vấn cấu trúc cây XML.

3.1. Chuyển đổi dữ liệu và cấu trúc chỉ số trên cây BioX tree

Quá trình tiền xử lý chuyển đổi tài liệu XML thành tập các bản ghi số hóa chuẩn xác. Mỗi mục (entry) trong cây BioX-tree lưu trữ tọa độ [pre, post], mã thẻ và con trỏ dữ liệu. Cây BioX-tree phân tầng rõ ràng từ nút gốc, nút trung gian đến nút lá. Các nút trung gian lưu trữ hình chữ nhật bao quanh nhỏ nhất cho từng nhóm thẻ. Sự kết hợp giữa bộ lọc nhãn thẻ và bộ lọc không gian giúp thu hẹp không gian tìm kiếm ngay từ tầng cao nhất. Cấu trúc chỉ mục R-tree truyền thống được cải tiến bằng cách phân nhóm dữ liệu sinh học có cấu trúc tương đồng. Nhờ vậy, kích thước các nút chỉ mục giảm đáng kể so với mô hình ban đầu. Bộ nhớ ngoài được tận dụng tối đa cho các khối dữ liệu thực sự cần thiết.

3.2. Thuật toán chèn và tối ưu xử lý truy vấn cấu trúc cây XML

BioX-tree xây dựng thuật toán chèn nút tối ưu dựa trên tiêu chí mở rộng diện tích tối thiểu. Khi một phần tử mới được thêm vào, thuật toán chọn nhánh cây phù hợp nhất theo nhãn và tọa độ. Việc tách nút (split) được kiểm soát chặt chẽ nhằm duy trì độ lấp đầy lý tưởng cho các khối đĩa. Đối với các thao tác tìm kiếm, hệ thống triển khai các thuật toán xử lý truy vấn cấu trúc cây XML chuyên biệt. Truy vấn tổ tiên - hậu duệ được giải quyết bằng phép quét vùng giao cắt trên mặt phẳng số. Truy vấn anh em (sibling) và các nút đi trước, đi sau được xác định qua phép lọc biên tọa độ. Các thuật toán loại bỏ hoàn toàn các nhánh không thỏa mãn điều kiện đường dẫn. Kết quả trả về trực tiếp mà không cần duyệt lại cây gốc.

3.3. Hiệu quả giảm kích thước và cải thiện tốc độ truy vấn

Các kết quả thực nghiệm trên các bộ dữ liệu sinh học thực tế chứng minh tính ưu việt của BioX-tree. Kích thước tập chỉ mục của BioX-tree nhỏ hơn đáng kể so với cây R-tree nguyên bản. Việc loại bỏ dữ liệu dư thừa giúp tiết kiệm dung lượng lưu trữ trên đĩa cứng. Số lượng thao tác đọc ghi đĩa (I/O) giảm mạnh trong suốt quá trình thực thi truy vấn. Thời gian đáp ứng các mẫu truy vấn XPath phức tạp được rút ngắn rõ rệt. Đặc biệt, với các tệp XML có độ sâu lớn, BioX-tree duy trì hiệu năng ổn định và vượt trội. Phương pháp đáp ứng tốt nhu cầu khai thác dữ liệu trong các ngân hàng sinh học quy mô lớn. Độ phức tạp tính toán được kiểm soát ở mức tối ưu.

IV. Phương pháp mở rộng BioX tree nâng cao hiệu năng truy vấn

Nhằm nâng cao hiệu quả hơn nữa, mô hình mở rộng BioX+-tree được nghiên cứu và phát triển. Phương pháp này phân tích sâu sắc đặc tính phân bố không gian của dữ liệu XML sau chuyển đổi. Không gian dữ liệu số của cây XML có tính chất tam giác đặc thù do quan hệ thứ tự pre và post. Nút tổ tiên luôn có giá trị pre nhỏ hơn và post lớn hơn nút con cháu. BioX+-tree tận dụng triệt để quy luật hình học này để tái cấu trúc không gian chỉ mục. Mô hình phân chia không gian thành các vùng biên chặt chẽ, loại bỏ hoàn toàn diện tích chết. Các thuật toán truy vấn được nâng cấp để xử lý song song và tăng tốc độ lọc. BioX+-tree mang lại giải pháp toàn diện cho bài toán đánh chỉ số dữ liệu sinh học quy mô cực lớn.

4.1. Phân tích không gian dữ liệu chuyển đổi của tài liệu XML

Dữ liệu XML khi ánh xạ lên mặt phẳng [pre, post] luôn nằm trong một nửa mặt phẳng nhất định. Tính chất pre(E) + post(E) tạo ra sự phân bố có hướng rõ rệt trong không gian hai chiều. Các nút lá và nút phân nhánh tập trung tại các dải không gian cụ thể. Việc sử dụng MBR hình chữ nhật truyền thống của R-tree tạo ra nhiều khoảng không gian vô nghĩa. Những vùng trống này làm tăng xác suất duyệt nhầm các nhánh cây không chứa dữ liệu. BioX+-tree phân tích chi tiết hình học không gian chuyển đổi để thiết lập các ranh giới bao hẹp hơn. Việc mô hình hóa chính xác phân bố điểm giúp định vị nút dữ liệu với độ chính xác cao. Đây là tiền đề để thiết kế cấu trúc cây chỉ mục mở rộng tối ưu.

4.2. Thiết kế thuật toán tối ưu hóa trong mô hình BioX tree

BioX+-tree cải tiến các thuật toán cơ bản bằng cách tích hợp điều kiện biên chặt chẽ. Thuật toán chèn mới sắp xếp các phần tử dựa trên hướng phân bố của cây XML. Cơ chế chia tách nút ưu tiên giảm thiểu diện tích chết thay vì chỉ tập trung vào diện tích hình chữ nhật bao quanh. Khi thực thi truy vấn XPath, thuật toán tính toán chính xác vùng giao thoa hình học thực tế. Các phép so sánh tọa độ được tinh giản để giảm chi phí xử lý của CPU. Cấu trúc BioX+-tree hỗ trợ xử lý mượt mà cả các truy vấn đường dẫn phức tạp và truy vấn phạm vi. Khả năng chịu tải và khả năng mở rộng của hệ thống được nâng lên mức cao nhất.

4.3. Đánh giá thực nghiệm so sánh BioX tree và BioX tree

Thực nghiệm so sánh giữa BioX+-tree và BioX-tree được tiến hành trên cùng môi trường phần cứng và tập dữ liệu. Các chỉ số đo lường bao gồm thời gian xây dựng chỉ mục, dung lượng lưu trữ và thời gian phản hồi truy vấn. BioX+-tree cho thấy tốc độ truy vấn nhanh hơn rõ rệt so với BioX-tree trên mọi loại trục XPath. Dung lượng chỉ mục của BioX+-tree tiếp tục được tối ưu hóa, nhỏ hơn so với các phương pháp trước đó. Số lượng nút được duyệt trong mỗi câu truy vấn giảm xuống mức tối thiểu. Kết quả khẳng định BioX+-tree là cấu trúc chỉ mục vượt trội cho dữ liệu tin sinh học bán cấu trúc. Công trình mở ra hướng ứng dụng thiết thực trong các hệ thống quản trị dữ liệu sinh học hiện đại.

Mục lục chi tiết luận án

LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
Danh mục các thuật ngữ
Bảng các ký hiệu, từ viết tắt
Danh sách bảng
Danh sách các thuật toán
Danh sách hình vẽ
MỞ ĐẦU
1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1. Tin sinh học và các nguồn dữ liệu
1.1.1. Tin sinh học
1.1.2. Các nguồn dữ liệu
1.2. Vấn đề tin sinh học và cơ sở dữ liệu sinh học
1.3. Các phương pháp đánh chỉ số dữ liệu sinh học và tin sinh học
1.3.1. Chỉ số và mô hình bộ nhớ ngoài
1.3.2. Các phương pháp đánh chỉ số cho dữ liệu sinh học
1.3.3. Các thuật toán so sánh tương đồng thông qua chuỗi đại diện
1.3.3.1. Các thuật toán sử dụng sự thay đổi cấu trúc chỉ số
1.3.4. Các phương pháp đánh chỉ số cho dữ liệu tin sinh học
1.3.4.1. Phương pháp đánh chỉ số tài liệu XML
1.3.4.2. Tài liệu XML và Xpath
1.3.4.3. Các phương pháp theo hướng nghiên cứu chuyển đổi dữ liệu XML sang không gian số trước khi thực hiện đánh chỉ số
1.3.4.4. Đánh số trên lược đồ
1.3.4.5. Phép nối có cấu trúc
1.3.4.6. Chuyển đổi lên không gian đa chiều
1.3.4.7. Ánh xạ sang cơ sở dữ liệu quan hệ
1.3.4.8. Phương pháp R-tree
1.3.4.9. Khái niệm R-tree
1.3.4.10. Cấu trúc R-tree
1.3.4.11. Một số thuật toán cơ bản trong phương pháp R-tree
1.3.4.12. Một số phương pháp cải tiến R-tree đánh chỉ số tài liệu XML
1.4. Các vấn đề còn tồn tại
2. CHƯƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH CHỈ SỐ BIOX-TREE
2.1. Phương pháp đánh chỉ số cải tiến BioX-tree
2.2. Chuyển đổi tài liệu XML
2.3. Cấu trúc chỉ số trên cây BioX-tree
2.4. Thuật toán chèn
2.5. Thuật toán truy vấn
2.5.1. Xử lý truy vấn
2.5.2. Thuật toán cho các truy vấn anh em
2.5.3. Thuật toán cho các truy vấn khác
2.6. Đánh giá độ phức tạp của các thuật toán
2.7. Kết quả thực nghiệm phương pháp BioX-tree
2.7.1. Mô hình và môi trường thử nghiệm
2.7.2. Xây dựng chương trình
2.7.3. Đánh giá hiệu quả giảm kích thước dữ liệu
2.7.4. So sánh kết quả của phương pháp BioX-tree và R-tree
2.8. Kết luận chương 2
3. CHƯƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH CHỈ SỐ MỞ RỘNG BIOX+-TREE
3.1. Phương pháp BioX+-tree
3.2. Phân tích không gian dữ liệu chuyển đổi của tài liệu XML
3.3. Các thuật toán đề xuất
3.4. Kết quả thực nghiệm phương pháp BioX+-tree
3.4.1. Mô hình và môi trường thử nghiệm
3.4.2. So sánh kết quả của phương pháp BioX+-tree và BioX-tree
3.5. Kết luận chương 3
Danh mục các công trình của tác giả
Tài liệu tham khảo
Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số cho tài liệu xml tin sinh học dựa trên r tree

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (128 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, được hoàn thành dưới sự hướng dẫn của TS. Hoàng Đỗ Thanh Tùng và PGS. Đặng Hữu Đạo. Các kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tôi xin chịu trách nhiệm về những lời cam đoan của mình. Hà nội, tháng 10 năm 2019 Tác giả LỜI CẢM ƠN Luận án này được hoàn thành với sự nỗ lực không ngừng của tác giả và sự giúp đỡ hết mình từ các thầy giáo hướng dẫn, bạn bè và người thân. Đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lời tri ân sâu sắc tới PGS. Đặng Hữu Đạo và TS.

Hoàng Đỗ Thanh Tùng, những thầy giáo đã tận tình hướng dẫn tác giả hoàn thành luận án này. Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới các thầy, cô giáo và cán bộ của Viện Công nghệ thông tin, Học viện Khoa học và Công nghệ (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam) đã nhiệt tình giúp đỡ và tạo ra môi trường nghiên cứu tốt để tác giả hoàn thành công trình của mình; trân trọng cảm ơn các thầy, cô và các đồng nghiệp ở các nơi mà tác giả tham gia viết bài đã có những góp ý chính xác để tác giả có được những công bố như ngày hôm nay. Tác giả xin cảm ơn Ban Giám hiệu trường Cao đẳng Công nghiệp Thực phẩm, các đồng nghiệp nơi tác giả công tác đã ủng hộ, tạo mọi điều kiện tốt nhất để luận án được hoàn thành đúng thời hạn. Cuối cùng, tác giả xin gửi tới bạn bè, người thân lời cảm ơn chân thành nhất vì đã đồng hành cùng tác giả trong suốt thời gian qua.

Hà Nội, tháng 10 năm 2019 Đinh Đức Lƣơng i MỤC LỤC MỤC LỤC. i Danh mục các thuật ngữ. iii Bảng các ký hiệu, từ viết tắt. iv Danh sách bảng.

v Danh sách các thuật toán. vi Danh sách hình vẽ. vii MỞ ĐẦU. Tin sinh học và các nguồn dữ liệu.

Tin sinh học. Các nguồn dữ liệu. Vấn đề tin sinh học và cơ sở dữ liệu sinh học. Các phương pháp đánh chỉ số dữ liệu sinh học và tin sinh học.

Chỉ số và mô hình bộ nhớ ngoài. Các phương pháp đánh chỉ số cho dữ liệu sinh học. Các thuật toán so sánh tương đồng thông qua chuỗi đại diện14 1. Các thuật toán sử dụng sự thay đổi cấu trúc chỉ số.

Các phương pháp đánh chỉ số cho dữ liệu tin sinh học. Phương pháp đánh chỉ số tài liệu XML. Tài liệu XML và Xpath. Các phương pháp theo hướng nghiên cứu chuyển đổi dữ liệu XML sang không gian số trước khi thực hiện đánh chỉ số.

Đánh số trên lược đồ. Phép nối có cấu trúc. Chuyển đổi lên không gian đa chiều. Ánh xạ sang cơ sở dữ liệu quan hệ.

Phương pháp R-tree. Khái niệm R-tree. Cấu trúc R-tree. Một số thuật toán cơ bản trong phương pháp R-tree.

Một số phương pháp cải tiến R-tree đánh chỉ số tài liệu XML. Các vấn đề còn tồn tại. PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH CHỈ SỐ BIOX-TREE. Phương pháp đánh chỉ số cải tiến BioX-tree.

Chuyển đổi tài liệu XML. Cấu trúc chỉ số trên cây BioX-tree. Thuật toán chèn. Thuật toán truy vấn.

Xử lý truy vấn. Thuật toán cho các truy vấn anh em. Thuật toán cho các truy vấn khác. Đánh giá độ phức tạp của các thuật toán.

Kết quả thực nghiệm phương pháp BioX-tree. Mô hình và môi trường thử nghiệm. Xây dựng chương trình. Đánh giá hiệu quả giảm kích thước dữ liệu.

So sánh kết quả của phương pháp BioX-tree và R-tree. Kết luận chương 2. PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH CHỈ SỐ MỞ RỘNG BIOX+-TREE. Phương pháp BioX+-tree.

Phân tích không gian dữ liệu chuyển đổi của tài liệu XML. Các thuật toán đề xuất. Kết quả thực nghiệm phương pháp BioX+-tree. Mô hình và môi trường thử nghiệm.

So sánh kết quả của phương pháp BioX+-tree và BioX-tree. Kết luận chương 3. 105 Danh mục các công trình của tác giả. 107 Tài liệu tham khảo.

108 iii Danh mục các thuật ngữ Thuật ngữ tiếng Việt Thuật ngữ tiếng Anh Đánh chỉ số Indexing Tin sinh học BioInformatics Ngân hàng gen GenBank Ngôn ngữ truy vấn dữ liệu XML dựa trên đường dẫn Xpath Tên một thẻ trong tài liệu XML Tag name Phần tử Element Thuộc tính Attribute Bộ tăng tốc XPath XPath Accelerator Phép nối Join Bao đóng Kleene Kleene Đa chiều Multi dimension Duyệt cây theo thứ tự trước Post order Duyệt cây theo thứ tự sau Pre order Một node trên cây R-tree, BioX-tree, BioX+-tree Node Một mục thuộc node trên cây R-tree, BioX-tree, BioX+- tree Entry Truy vấn tổ tiên Ancestor query Truy vấn hậu duệ Descendant query Truy vấn cha mẹ Parent query Truy vấn con cái Child query Truy vấn các node theo sau Following query Truy vấn các node phía trước Preceding query Truy vấn anh em Sibling query iv Bảng các ký hiệu, từ viết tắt Ký hiệu, Diễn giải từ viết tắt CSDL Cơ sở dữ liệu DNA Phân tử mang thông tin di truyền ARN Đại phân tử sinh học NCBI Trung tâm Thông tin Công nghệ sinh học Quốc gia Hoa Kỳ EMBL/EBI Viện tin sinh học Châu Âu CIB-DDBJ Ngân hàng dữ liệu DNA của Nhật Bản SQL Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc .NET, PHP, JAVA Tên một số ngôn ngữ lập trìnhphổ biến Tính nguyên tử, nhất quán, độc lập và bền vững trong CSDL ACID quan hệ XML Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng A-D Mối quan hệ tổ tiên - hậu duệ MBR Hình chữ nhật bao quanh tối thiểu trong R-tree pre(E) Giá trị duyệt cây theo thứ tự trước của node bối cảnh E post(E) Giá trị duyệt cây theo thứ tự sau của node bối cảnh E v Danh sách bảng Bảng 1.1: Thông tin cấu trúc của file trên đĩa .2: Thông tin của BioX-tree .3: Thông tin Block.4: Thông tin phần tử .5: Chức năng của các lớp.6: Kết quả truy vấn anh em BioX-tree .7: Kết quả truy vấn con cái BioX-tree.8: Kết quả truy vấn tổ tiên BioX-tree .9: Kết quả truy vấn hậu duệ BioX-tree.10: Kết quả truy vấn các node theo sau BioX-tree .11: Kết quả truy vấn các node phía trước BioX-tree .1: Kết quả truy vấn anh em BioX+-tree .2: Kết quả truy vấn anh em trước BioX+-tree .3: Kết quả truy vấn anh em sau BioX+-tree .4: Kết quả truy vấn con cái BioX+-tree .5: Kết quả truy vấn phạm vi BioX+-tree. 103 vi Danh sách các thuật toán Thuật toán 2.1: Hai thuật toán sửa đổi trong chuyển đổi tài liệu XML .2: Thuật toán chèn.3: Thuật toán FindSiblingNode .4: Thuật toán CreateNewLeafNode .5: Thuật toán truy vấn điểm .6: Thuật toán truy vấn phạm vi.7: Thuật toán truy vấn anh em .8: Thuật toán truy vấn anh em sau .9: Thuật toán truy vấn Anh em trước.10: Thuật toán truy vấn con.11: Thuật toán truy vấn tổ tiên .1: Thuật toán Insertion .2: Thuật toán truy vấn. 96 vii Danh sách hình vẽ Hình 1.1: Xây dựng và xử lý dữ liệu trong tin sinh học.2: Mô hình hadoop kết hợp kho dữ liệu để xử lý dữ liệu thô .3: Sơ đồ mô tả các phương pháp đánh chỉ số CSDL sinh học .4: Ví dụ về tài liệu XML biểu diễn dưới dạng text và dạng cây .5: Ví dụ tài liệu XML tin sinh học .6: Cây phân tích cú pháp của Q với 5 node N1 .7: Ví dụ về cách đánh chỉ số trên cây theo thứ tự duyệt cây theo thứ tự trước, duyệt cây theo thứ tự sau .8: Ví dụ minh họa về đánh chỉ số trong XISS.9: Một ví dụ sử dụng các phép join .10: Ví dụ về vectơ trong không gian 3 chiều .11: Biểu diễn cấu trúc cây R-tree .12: Biểu diễn 02 chiều của một R-tree .13: Trường hợp phân chia node (a) bad split, (b) good split.14: Phân chia phần tử thành các nhóm node mới .15: Cấu trúc cây XR-tree .16: Xây dựng MBR trên không gian 2 chiều của phương pháp AR*-tree .17: Mô hình quy trình tổng quát .18: Mô hình thể hiện quá trình chuyển đổi dữ liệu và đánh chỉ số trên đĩa cứng .1: Phạm vi quét thứ tự duyệt cây theo thứ tự trước và sau ban đầu (vùng xám) và thu nhỏ (vùng trắng) cho truy vấn con cháu được thực hiện theo truy vấn mẫu .2: Ví dụ về phân phối các điểm quy đổi cho một tài liệu XML.3: Các thành phần được đề xuất cải tiến trong phương pháp BioX-tree .4: Ví dụ về biểu diễn điểm dựa trên cặp giá trị (duyệt cây theo thứ tự trước, duyệt cây theo thứ tự sau) .5: Ví dụ về MBR trong cây BioX-tree.6: Hệ thống cây phân cấp theo các tag trong tài liệu XML DNA gạo .7: Các node lá thể hiện sự liên kết trên cây cấu trúc BioX-tree .8: Ví dụ về quy trình chèn .9: Mô hình thử nghiệm phương pháp BioX-tree và R-tree .10: Dữ liệu trong file XML DNACorn .11: Dữ liệu trong file XML DNARice.12: Dữ liệu trong file XML Swissprot .13: Dữ liệu trong file XML Allhomologies .14: Biểu đồ lớp của chương trình BioX-tree.15: Biểu đồ tuần tự của chương trình BioX-tree .16: File dữ liệu DNACorn sau chuyển đổi .17: File dữ liệu DNARice sau chuyển đổi .18: File dữ liệu Swissprot sau chuyển đổi .19: File dữ liệu Allhomologies sau chuyển đổi.20: So sánh kích thước tài liệu XML và tài liệu chuyển dổi về không gian số .21: Biểu đồ so sánh truy vấn anh em giữa BioX-tree và R-tree .22: Biểu đồ so sánh truy vấn con cái giữa BioX-tree và R-tree .23: Biểu đồ so sánh truy vấn tổ tiên giữa BioX-tree và R-tree .24: Biểu đồ so sánh truy vấn hậu duệ giữa BioX-tree và R-tree.25: Biểu đồ so sánh truy vấn các node theo sau giữa BioX-tree và R-tree .26: Biểu đồ so sánh truy vấn các node phía trước giữa BioX-tree và R-tree87 Hình 3.1: Các thành phần được cải tiến trong phương pháp mở rộng BioX+-tree .2: Cây tài liệu XML được đánh số thứ tự .3: Các MBR của node lá trong cây BioX-tree .4: Mô hình thử nghiệm thuật toán BioX+-tree và BioX-tree .5: Biểu đồ so sánh truy vấn anh em BioX+-tree và BioX-tree .6: Biểu đồ so sánh truy vấn anh em trước BioX+-tree và BioX-tree .7: Biểu đồ so sánh truy vấn anh em sau BioX+-tree và BioX-tree .8: Biểu đồ so sánh truy vấn con cái BioX+-tree và BioX-tree .9: Biểu đồ so sánh truy vấn phạm vi BioX+-tree và BioX-tree. 103 1 MỞ ĐẦU Tài liệu XML là dữ liệu văn bản có cấu trúc, hay còn gọi là dữ liệu bán cấu trúc, chúng đã phổ biến hàng thập kỷ nay vì khả năng lưu trữ dữ liệu rất linh hoạt và dễ dàng chia sẻ, sử dụng qua internet.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Đinh Đức Lƣơng (2019). Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số XML tin sinh học dựa trên R-tree [Luận án tiến sĩ, Học viện Khoa học và Công nghệ (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam)]. LuanAn.net. https://luanan.net/cong-nghe-thong-tin/he-thong-thong-tin/luan-an-tien-si-phuong-phap-danh-chi-so-xml-tin-sinh-hoc-dua-tren-r-tree

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số XML tin sinh học dựa trên R-tree" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án tiến sĩ đề xuất phương pháp đánh chỉ số tài liệu XML tin sinh học dựa trên R-tree, tối ưu hóa truy vấn hiệu quả.

Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số XML tin sinh học dựa trên R-tree" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Học viện Khoa học và Công nghệ (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam). Năm bảo vệ: 2019.

Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số XML tin sinh học dựa trên R-tree" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số XML tin sinh học dựa trên R-tree" thuộc chuyên ngành Tin sinh học. Danh mục: Hệ Thống Thông Tin.

Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số XML tin sinh học dựa trên R-tree" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số XML tin sinh học dựa trên R-tree" có 128 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ phương pháp đánh chỉ số XML tin sinh học dựa trên R-tree" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter