面向社交数据流连续查询的基准评测

华东师范大学学报(自然科学版)

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面向社交数据流连续查询的基准评测

李叶, 夏帆, 钱卫宁

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李叶, 夏帆, 钱卫宁. 面向社交数据流连续查询的基准评测[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2014, (5): 330-339. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.05.030

引用本文:

李叶, 夏帆, 钱卫宁. 面向社交数据流连续查询的基准评测[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2014, (5): 330-339. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.05.030

LI Ye, XIA Fan, QIAN Wei-Ning. Benchmarking continuous queries over social streams[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (5): 330-339. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.05.030

Citation:

LI Ye, XIA Fan, QIAN Wei-Ning. Benchmarking continuous queries over social streams[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (5): 330-339. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.05.030

李叶, 夏帆, 钱卫宁. 面向社交数据流连续查询的基准评测[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2014, (5): 330-339. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.05.030

引用本文:

李叶, 夏帆, 钱卫宁. 面向社交数据流连续查询的基准评测[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2014, (5): 330-339. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.05.030

LI Ye, XIA Fan, QIAN Wei-Ning. Benchmarking continuous queries over social streams[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (5): 330-339. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.05.030

Citation:

LI Ye, XIA Fan, QIAN Wei-Ning. Benchmarking continuous queries over social streams[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (5): 330-339. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.05.030

面向社交数据流连续查询的基准评测

doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.05.030

1.
华东师范大学数据科学与工程研究院,上海 200062

基金项目:

国家973课题（2010CB731402）;国家自然科学基金（61170086）

作者简介:
李叶，男，硕士研究生，研究方向为Web数据管理. E-mail: ly901002@gmail.com.

通讯作者:
钱卫宁，男，博士生导师，研究方向为Web数据管理.

中图分类号: TP391.3
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出版历程
- 刊出日期: 2014-09-25

Benchmarking continuous queries over social streams

1.
Institute for Data Science and Engineering, East China Normal University, Shanghai 200062, China

摘要: 社交数据流上的连续查询处理具有广泛的应用，但其处理技术仍不成熟.本文对社交数据流上的连续查询问题进行建模，定义数据特征、负载类型与分布，以及性能测度.在此基础上，提出一个面向该问题的基准评测.该工作对社交数据流处理应用的系统选型、相关查询处理技术性能比较具有重要意义.
- 基准评测 /
- 连续查询 /
- 社交数据流 /
- 社交媒体
Abstract: Continuous query processing over social streams has a wide range of applications. However,the problem is not intensively studied. This paper built a model of the continuous query problem over social streams. Data characteristics, types and distributions of workload, and performance measurements, were introduced. Furthermore, a benchmarks on this problem was presented. This work is important for system selection and comparison of technologies for social stream processing.
- continuous query /
- benchmark /
- social media /
- data stream

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