分布式数据库查询策略及优化算法的研究
南京邮电大学
硕士学位论文
分布式数据库查询策略及优化算法的研究
姓名：刘向军
申请学位级别：硕士
专业：计算机软件与理论
指导教师：奚建春
20060401
浅析分布式数据库查询优化
分布式数据库查询优化 【摘要】本文针对分布式数据库查询优化进行了分析与探讨，讲述了其特点，与原理供相关计算机方面人员参考。 【关键字】分布式、数据、查询、优化 一、分布式数据库及其特点： 分布式数据库系统是物理学上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一大业的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。 一个分布式数据库系统应该具有如下特点：数据的物理分布性、数据的逻辑整体性、站点自治性 二、分布式数据库查询基本概念 1.分布式数据库查询优化的研究意义： 分布式查询技术主要把用户提交的全局查询请求翻译为几个相关节点都可以识别的本地查询请求，以及把各个节点的查询结果汇总返回的问题，它包括分布式查询处理和分布式查询优化。分布式查询处理研究整个分布式查询处理的过程和策略；分布式查询优化研究查询策略的优化问题，即如何从多种方案中选择查询代价最少方案。 分布式查询处理作为分布式数据库研究主要问题之一，它是用户与分布式数据库之间的接口，在分布式数据库中由于数据的分布与冗余，使得数据在各站点间的传输代价成为查询处理的主要矛盾；另一方面，数据的分布与冗余也增加了查询的并发处理的可能性，从而可以缩短查询处理的响应时间，提高处理速度。因此，与集中式数据库相比，分布式查询处理增加了不少新内容与复杂性。 2.分布式查询处理的层次结构： 分布式查询处理按不同的层次执行，符合分布式数据库系统的层次结构。分布式查询处理可分为如下所示四个层次结构。 (1)查询分解 查询分解是将查询问题(如SQL语句)转换成一个定义在全局关系上的关系代数表达式。这一层的做法与集中式DBMS相同，因为并未涉及分布问题。本层转换所需要信息在全局概念模式中得到。 (2)数据本地化 数据本地化是把一个在全局关系上的查询进行具体化到合适片段上的查询。这一变换所需要信息在分片模式和片段的分配模式中获得。 (3)全局优化 全局优化输入是分片查询，全局优化是找出分片查询的最佳操作次序，包括使得代价函数最小。全局优化一个重要方面是关于连接操作的优化，全局优化处理层输出是一个优化的、片段上的关系代数查询。这层转换所需要信息来自数据库的统计信息，包括各站点片段统计信息、资源信息和通信信息等。 (4)局部优化 局部优化由与查询有关片段的各个站点执行。它由该站点上的DBMS进行优化，采用集中式数据库系统中查询优化的算法，所需要信息来自于局部模式。 分布式查询优化通常在分布式查询层次结构中的数据本地化层和全局优化层。数据本地化阶段一般采用的是基于关系代数等价变换的优化算法。而全局优化阶段采用的算法，可具
电子商务网站推广之搜索引擎优化策略研究
仲恺农业工程学院 学生创新基金项目电子商务网站推广之搜索引擎优化策略研究 课题主持人曾雪连 所在单位信息管理与信息系统062 课题类型自然科学类学术论文 结题日期 人员分配 分析研究员：黄星钊陈成龙郭锐波 论文编辑：曾雪连林淑莹刘伯鹏
互联网是一种崭新的媒体，因此任何在传统媒体中能够宣传的东西都可以放到网络上来推广，无论是一种产品、一项服务等等。同时由于互联网有它自己的特点，比如：它削弱了时空的重要性，有很强的交互性，经济廉价方便等，所以网络推广会变得更迅速、更广泛且更经济。 但是，互联网也有其内在的缺陷：内容庞杂、结构混乱无序。所以在这样一个杂乱的信息世界里有个根本的问题需要我们不断探讨：就是作为一位服务提供者，怎样能让自己的服务、产品等等不被淹没在这信息的海洋里，也就是说要如何去争取客户的眼球。在互联网络发展的今天，网站如雨后春笋般搬上舞台，但是要吸引客户的眼球，将潜在的客户转化成拥有的客户并不是那么的容易，这个时候就需要网络推广，特别是SEO即搜索引擎优化。而作为一个电子商务网站，其盈利是建立在为顾客提供相应的服务基础上的，可以说顾客就是生命之源，它与企业主页不同，它的本身就是一个企业，所以对于网络推广的要求更严，需求更大。 关键词：电子商务建设搜索引擎营销网络推广搜索引擎优化
1 电子商务及推广方式 (3) 1.1 电子商务网站的特点及其发展现状 (3) 1.1.1 电子商务网站的特点 (3) 1.1.2 电子商务国内外发展现状 (3) 1.2 网站的推广方式 (4) 1.2.1 线下推广方式及优劣 (4) 1.2.2 线上推广方式 (5) 1.2.3 推广方式对比 (6) 1.3 网站推广方式中搜索引擎优化的意义和必要 (6) 1.3.1 搜索引擎优化的意义 (6) 1.3.2 搜索引擎优化的必要性 (7) 2 搜索引擎中的理论研究和现状 (8) 2.1 搜索引擎的理论研究 (8) 2.1.1 搜索引擎中的名词术语 (8) 2.1.2 搜索引擎中的关系 (9) 2.2 搜索引擎优化发展现状 (11) 2.2.1 国内搜索引擎优化现状 (11) 2.2.2国内搜索引擎优化不足 (12) 2.2.3国外搜索引擎优化现状 (12) 3 火车网站搜索引擎优化实例研究 (12) 3.1 案例市场需求 (13) 3.2网站优化分析 (13) 3.3网站关键词优化研究 (13) 3.3.1关键词选取研究 (13) 3.3.2关键词运用研究 (15) 3.4网站结构优化研究 (16) 3.4.1 URL链接优化 (17) 3.4.2 内网标题优化 (18)
分布式数据库管理系统简介
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统（DDBS）包含分布式数据库管理系统（DDBMS和分布式数据库（DDB）。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统（DBMS）管理一样，用 户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户， 执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。
《搜索引擎优化》教学大纲
《搜索引擎营销》教学大纲 课程编号： 适用专业：09网络营销 学时数：36（实践：18，理论学习：18）学分数：2 执笔者：邹立达编写日期：2010年6月 一、课程的性质和任务 本课程作为网络营销的必修课，是一门工具课，其原则是实用。 通过企业网站推广实践，掌握网站推广方法与技巧，搜索引擎的基本用法、高级应用，SEO技术，网络营销与搜索引擎的关系，了解网络信息资源的分布，熟练掌握在因特网上查找知识的技能，掌握搜索排名技术，从而实现网站的排名优化。 本课程的主要任务是：进行企业网站推广；掌握关键字的选择与布尔操作符的运用，懂得利用搜索引擎快速找到所要的资源；掌握域名选择、主机选择、关键字选择、网页优化等搜索引擎优化技术；学会有效的搜索引擎优化管理来进行企业网站推广应用。 二、课程内容和要求 项目一：搜索引擎的基本操作 了解企业网站推广的方法，熟练掌握搜索引擎的基本操作。 理论企业网站推广方法 介绍企业网站推广方法，搜索引擎的概念，搜索引擎优化的主要内容，SEO技术的应用与发展。掌握信息的概念及搜索引擎优化的主要内容。 介绍搜索引擎的基本用法、高级应用。掌握关键字的选择与布尔操作符的运用，懂得利用搜索引擎快速找到所要的资源。 项目二：搜索引擎优化技术 通过实践，了解关键字选择的重要性，明确公司的宗旨、市场定位、产品的卖点、确定公司的目标及市场号召力，学会为企业网站选择合适的关键字。 理论搜索引擎优化技术
介绍搜索引擎优化技术的分类，掌握域名选择、主机选择、关键字选择、网页优化等搜索引擎优化技术。 项目三：链接策略 通过实验，了解搜索引擎分类目录、高质量导入链接、导出链接和内部链接、关键词链接文本及上下文语意等方法，要求掌握各种链接策略的实现方法。 理论搜索引擎优化的重点--链接策略 介绍搜索引擎分类目录、高质量导入链接、导出链接和内部链接、关键词链接文本及上下文语意等方法，要求掌握各种链接策略。 项目四：搜索引擎优化管理 通过实验，了解搜索引擎优化管理的方法，学会有效的搜索引擎优化管理的方法。 理论搜索引擎优化管理 介绍搜索引擎优化诊断分析、Google沙盒效应（Sandbox Effect）、网站数据更新、Google Dance 、网站流量分析、SEO工具/系统。 了解掌握搜索引擎优化管理的方法，学会有效的搜索引擎优化管理的方法。 项目五：综合设计 能够利用搜索引擎优化技术对商务网站进行搜索引擎优化，达到推广目的。通过实践，了解域名选择的重要性，学会选择合适的域名;学会为站点的关键字编辑合适的广告内容。 三、学时分配表 序号实践理论学时 1 搜索引擎的基本操作绪论、搜索引擎的基本用法 4 2 搜索引擎优化技术搜索引擎优化技术8 3 链接策略搜索引擎优化的重点--链接策略10 4 搜索引擎优化管理搜索引擎优化管理10 5 综合设计 4
基于关键词的搜索引擎优化策略及效果分析
基于关键词的搜索引擎优化策略及效果分析* 付真真陆伟 (武汉大学信息资源研究中心武汉430072) =摘要>介绍针对关键词的搜索引擎优化策略,结合某网站的优化研究实例,提出一系列评测标准,对搜索引擎优化效果进行跟踪评价。研究结果表明,这些优化策略有助于提高网站在用户使用特定关键词搜索的反馈结果中的排名,从而获得更高的访问量。 =关键词>搜索引擎优化关键词Page R a nk =分类号>TP31 The Searc h Engi ne Optim izi ng Strategy and Eva l uati on Based on K e ywords Fu Zhe nz hen LuW ei (Center f or Studies of I nf or m at i on R esources,W uhan Un i versity,W uhan430072,Chi na) =Abstract>This paperm ai nly i ntroduces search engi ne optm i izing strategy based on key words and puts f or ward a series of eval uation standar ds to evaluate the ef fi ciency of the optm i iz ation.I n order to prove t he eff ectiveness of this opt m i izi ng m et hod,the authors desi gn an experm i ent co mbini ng with an i nstance of a we bsite,a nd use so me usef ul net w ork optm i i2 zi ng tools to f ollo w the optm i izi ng aff ecti on data.The result sho ws that,w ith puting optm i izi ng i n to the websitew ithm eas2 ured strokes,the result when people use t he spec ific ke ywords to searc h the website.s place i n t he search engi ne is m i2 prove d,and then can lead to higher page vi e ws. =K eywords>Search e ngi ne optm i iz ation Key wor ds Page R ank 1引言 搜索引擎是人们获取网络资源的主要工具,随着Ya hoo、Google等著名搜索引擎的出现,搜索引擎优化技术(Searc h Engi ne Opt m i izat i on,SEO)也逐渐发展起来。从最初意识到网站首字母靠前的网站在搜索引擎中的排名也相对靠前[1],到Google提出Page R ank[2]排序算法,人们开始系统研究搜索引擎优化技术。搜索引擎营销专家冯英健博士[3]认为,搜索引擎优化主要指针对各种搜索引擎的检索特点,让网站建设和网页设计的基本要素适合搜索引擎的检索原则,以被搜索引擎收录并在检索结果中排名靠前,搜索引擎优化是搜索引擎营销的常见形式之一。 搜索引擎优化的概念最初由产业分析师Sulli van[4]于1997年提出,此后逐渐引起网络运营商及检索领域学者的重视。搜索引擎优化技术包括黑帽技术和白帽技术[5],其中黑帽技术表示违反搜索引擎优化规则的恶意优化技术,在关键词优化技术中表现为在页面中堆砌关键词或放置无关关键词以提高在搜索引擎中的排名,目前各搜索引擎已经引入相关技术和规则对使用黑帽技术的网站进行惩罚;白帽技术则表示被搜索引擎认可的优化技术,本文所介绍的优化技术属于白帽技术。目前国外搜索引擎优化技术发展日趋成熟,主要集中于白帽技术。我 收稿日期:2009-03-19 收修改稿日期:2009-06-05 *本文系国家/985工程0项目/语言科学技术与当代社会建设跨学科创新平台0(项目编号:985YK003)以及国家自然科学基金重大项目/基于生命周期理论的数字信息资源深度开发与管理机制研究0(项目编号:70833005)的研究成果之一。
分布式数据库系统复习题
一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国内分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
粒子群优化算法及其应用研究【精品文档】(完整版)
摘要 在智能领域，大部分问题都可以归结为优化问题。常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件，如要求优化函数可微等，仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法，由于其几乎不存在对问题的约束，因此，粒子群优化算法在各种优化问题中得到广泛应用。 本文首先描述了基本粒子群优化算法及其改进算法的基本原理,对比分析粒子群优化算法与其他优化算法的优缺点，并对基本粒子群优化算法参数进行了简要分析。根据分析结果,研究了一种基于量子的粒子群优化算法。在标准测试函数的优化上粒子群优化算法与改进算法进行了比较,实验结果表明改进的算法在优化性能明显要优于其它算法。本文算法应用于支持向量机参数选择的优化问题上也获得了较好的性能。最后,对本文进行了简单的总结和展望。 关键词：粒子群优化算法最小二乘支持向量机参数优化适应度
目录 摘要...................................................................... I 目录....................................................................... II 1.概述. (1) 1.1引言 (1) 1.2研究背景 (1) 1.2.1人工生命计算 (1) 1.2.2 群集智能理论 (2) 1.3算法比较 (2) 1.3.1粒子群算法与遗传算法(GA)比较 (2) 1.3.2粒子群算法与蚁群算法(ACO)比较 (3) 1.4粒子群优化算法的研究现状 (4) 1.4.1理论研究现状 (4) 1.4.2应用研究现状 (5) 1.5粒子群优化算法的应用 (5) 1.5.1神经网络训练 (6) 1.5.2函数优化 (6) 1.5.3其他应用 (6) 1.5.4粒子群优化算法的工程应用概述 (6) 2.粒子群优化算法 (8) 2.1基本粒子群优化算法 (8) 2.1.1基本理论 (8) 2.1.2算法流程 (9) 2.2标准粒子群优化算法 (10) 2.2.1惯性权重 (10) 2.2.2压缩因子 (11) 2.3算法分析 (12) 2.3.1参数分析 (12) 2.3.2粒子群优化算法的特点 (14) 3.粒子群优化算法的改进 (15) 3.1粒子群优化算法存在的问题 (15) 3.2粒子群优化算法的改进分析 (15) 3.3基于量子粒子群优化(QPSO)算法 (17) 3.3.1 QPSO算法的优点 (17) 3.3.2 基于MATLAB的仿真 (18) 3.4 PSO仿真 (19) 3.4.1 标准测试函数 (19) 3.4.2 试验参数设置 (20) 3.5试验结果与分析 (21) 4.粒子群优化算法在支持向量机的参数优化中的应用 (22) 4.1支持向量机 (22) 4.2最小二乘支持向量机原理 (22)
分布式数据库查询优化技术
分布式数据库查询优化技术 摘要在分布式数据库中，由于高可靠性和高速度性是其重要特点，所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节，查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化，尽可能避免通信代价的开销，并着眼于查询执行的实际代价，从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发，通过统计的方式，不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价，为查询的全局处理提供参考，以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义 所谓分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成, 每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。简单的说，分布式数据库系统是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成 如图1-1所示，分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备，并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备，网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统，它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外，还可以具有自治场地用户接口，由场地DBMS，并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者（DDB），包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA)，它可分为二级，一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者，统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档，这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。 图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能 通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)数据库定义功能; (2)数据存取功能; (3)数据库运行管理; (4)数据库的建立和维护功能。 分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外，一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库，其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库，无论是本地还是远程数据库，用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:
启发式优化算法综述
启发式优化算法综述 一、启发式算法简介 1、定义 由于传统的优化算法如最速下降法，线性规划，动态规划，分支定界法，单纯形法，共轭梯度法，拟牛顿法等在求解复杂的大规模优化问题中无法快速有效地寻找到一个合理可靠的解，使得学者们期望探索一种算法:它不依赖问题的数学性能，如连续可微，非凸等特性; 对初始值要求不严格、不敏感，并能够高效处理髙维数多模态的复杂优化问题，在合理时间内寻找到全局最优值或靠近全局最优的值。于是基于实际应用的需求，智能优化算法应运而生。智能优化算法借助自然现象的一些特点，抽象出数学规则来求解优化问题，受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。 为什么要引出启发式算法，因为NP问题，一般的经典算法是无法求解，或求解时间过长，我们无法接受。因此，采用一种相对好的求解算法，去尽可能逼近最优解，得到一个相对优解，在很多实际情况中也是可以接受的。启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保证所得的可行解和最优解，甚至在多数情况下，无法阐述所得解同最优解的近似程度。 启发式算法是和问题求解及搜索相关的，也就是说,启发式算法是为了提高搜索效率才提出的。人在解决问题时所采取的一种根据经验规则进行发现的方法。其特点是在解决问题
时,利用过去的经验,选择已经行之有效的方法，而不是系统地、以确定的步骤去寻求答案，以随机或近似随机方法搜索非线性复杂空间中全局最优解的寻取。启发式解决问题的方法是与算法相对立的。算法是把各种可能性都一一进行尝试，最终能找到问题的答案，但它是在很大的问题空间内，花费大量的时间和精力才能求得答案。启发式方法则是在有限的搜索空间内，大大减少尝试的数量，能迅速地达到问题的解决。 2、发展历史 启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，才能取得了巨大的成就。纵观启发式算法的历史发展史： 40年代：由于实际需要，提出了启发式算法（快速有效）。 50年代：逐步繁荣，其中贪婪算法和局部搜索等到人们的关注。 60年代: 反思，发现以前提出的启发式算法速度很快，但是解得质量不能保证，而且对大规模的问题仍然无能为力（收敛速度慢）。 70年代：计算复杂性理论的提出，NP问题。许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解。发现贪婪算法和局部搜索算法速度快，但解不好的原因主要是他们只是在局部的区域内找解，等到的解没有全局最优性。由此必须引入新的搜索机制和策略。 Holland的遗传算法出现了（Genetic Algorithm）再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。 80年代以后：模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm），人工神经网络（Artificial Neural Network），禁忌搜索（Tabu Search）相继出现。 最近比较火热的：演化算法（Evolutionary Algorithm）, 蚁群算法（Ant Algorithms），拟人拟物算法，量子算法等。
算法优化策略
算法优化策略 提倡算法多样化绝不是算法在形式上越多越好，其更深层次的目的是培养学生的创新意识和自我价值观念。因此，在算法多样化的基础上进行算法的优化教学尤为重要。 一、算法优化需要教师的引导 课程标准指出：“教师不要急于评价各种算法，应引导学生通过比较各种算法的特点，选择适合自己的方法。”每一个学生的知识背景和理解程度各不相同的，对优化的感悟也存在着差异性。有的学生能在交流中很快地感悟到优化的算法，并对自己的算法及时进行修正与整合。有的学生却迟迟感悟不到，这时，教师绝对不能把自己的想法和观点强加于学生。应尊重学生的认知规律，先创设一定的教学情境引导学生对各种算法进行归纳整理、分析比较，不断地去理解、去感悟。 如，计算9加几时，教师创设情境，得出算式9+5后，学生想出了多种算法：（1）从9往后数，再数5个是14；（2）9＋1＝10，10＋4＝14；（3）把9分成5和4，5＋5＝10，10＋4＝14；（4）10＋ （5）把9看成10，10+4=14，14-1=13；4＝14，9+4＝13；
等等。方法（1）是通过数数来计算，方法（2）、（3）是利用“凑十法”计算，方法（4）、（5）是用推理的方法。面对多种算法，教师如果不加以引导，任由学生用自己喜欢的方法去计算，可以想象会有很大一部分学生对到底如何进行20以内的进位加法计算感到迷茫。有的学生可能会用数数的低水平的方法计算，这样计算能力难以提高，还会为以后学习多位数加法埋下隐患。所以，我们要有意识地引导学生对他们的方法进行反思、比较、归类。引导学生选择“凑十法”这种对后继学习有长远影响的算法。在利用“凑十法”计算时，究竟是应该拆小补大，还是拆大补小呢，通过让学生在“想想做做”中练习9+6，予以加深理解。利用插图，提出一个问题，小猴子是搬1个方便还是搬4个方便，从而使学生认识到应拆小补大。学生在不知不觉中自觉地进一步加深了对凑十法的认识。 当然在算法的优化过程中，教师不能强制性地把自己认为最优的方法传授给学生，而应选择适当的教学策略，创设情境，引导学生在自我感悟的基础上达到优化。所以，算法的优化需要教师采用一定的教学策略来引导，从而实现教学的理想境界。 二、算法优化应多中选优、择优而用
搜索引擎优化思路与方法总结
搜索引擎优化思1路与方法总结 搜索引擎优化如何去优化，我们首先得从思想上开始，正确认识搜索引擎营销是第一步，接着才是探讨搜索引擎营销有哪些方法。 搜索引擎营销思路一般从以下四个面去认识： 第一、搜索引擎优化是一个循序渐进的过程 不要指望今天做下优化，明天就排名靠前。搜索引擎优化是一项慢工出细活的工作，是一个循序渐进的过程。切忌心浮气躁，做优化的人要有良好的心理素质，遇事急躁是不行的。其见效周期一般是个周到个月左右，对于新站来讲，优化效果是会很慢的，一方面是由于网站内容的限制。另一方面也是爬行蜘蛛的造访频率的影响。刚建立起来的网站，哪个方面都不强，所以只能在时间上慢慢等待，要做的就是每天做优化，静待效果出现的那一天。 第二、搜索引擎优化需要坚持不懈的努力 做优化切不可三天打渔，两天晒网，要做到每天更新内容，每天为网页提供一些必要的技术处理，包含增加外链，访问率等。优化的方式可简可繁，一般来说，新站优化需逐步加强，老站可适当增加强度。我们要做的，就是每天坚持做一些事情，经过一段时间后，只要网站没用一些作弊手段，效果肯定也是会很明显的。 第三、搜索引擎优化同时需要相互帮助 搜索引擎优化切不可独立存在，所有的优化，不是一个网站自己关起门就可以做好的。准确来讲，有两个方面的内容：一是站内优化，另一个就是站外优化。站内优化容易理解，无非就是为网站设置好关键字，对标题等进行恰当的处理，网站描述也要详情反应出网页的真实内容。但站外优化，不是可以靠自己就能够解决的，这需要联合网络上的朋友，大家相互帮助和照顾，其中主要是为网站增加外链和加强宣传。中国有句俗话：朋友多了路好走。 第四、搜索引擎优化需要不断创新的思想 技术要不断提高，思想要不断创新。虽然只有那么多的方法，但是各种方法是否能够结合完好，运用娴熟，则是需要一些失败的经验做参考的。从而也需要大家不断汲取教训，多阅读他人的成功经验，做些适合自己网站的合理性优化，要不断的突破固定思维，利用一些必要的营销手段进行相关推广宣传。 有了做搜索引擎优化的正确思想认识，接着就是探讨搜索引擎优化的方法了。搜索引擎优化可以从站内优化与站外优化两个方面去考虑。下面详细介绍一下从网站源代码入手该如何优化和其他一些优化方法总结。 从网站源代码做优化主要从以下八个方面去考虑。 上海开成网络营销策划公司熊俞强
2015年搜索引擎优化的七大策略
2015年搜索引擎优化的七大策略 搜索引擎优化（Search Engine Optimization，简称SEO）是一种利用搜索引擎的搜索规则来提高目标网站在有关搜索引擎内排名的方式。它听起来有点像火箭科学，这个小部件与那个模块完美组合，添加时间和减少理论后，或许这个公式会比过去产生更好的解决方案。但就像大多数科学技术一样，去年刚在网络营销中应用的技术已经过时。当竞争跳转到搜索排名的顶部时，这些策略都陷入缓慢的半衰期中。 每迎来新的一年，你就必须重新评估那些对营销部门产生重大影响的战略。这些改变的底线取决于能够接触到更多潜在消费者、读者或服务用户的能力，只有竭尽所能提高这种覆盖率才更有意义。以下是2015年你应该采取的7个有效战术： 1.优化移动搜索 在近来的研究中，市场研究机构GlobalWebIndex对全球32个国家的17万成年人进行抽样调查。结果显示，80%成年人现在拥有智能手机，他们每天使用智能手机的平均时间为1.85小时，而2012年仅为半小时。正如谷歌（微博）近来在SEO PowerSuite套装软件指南中提及的移动友好网站数据显示，现在50%的网络流量出现在移动网络上。与以往任何时候相比，你的移动网站都需要在内容、搜索能力等方面与桌面网站看齐。此外，拥有移动友好网站可提高你在搜索中的排名。 还记得你找到正在寻找的网页，但点击内容时却什么都没有出现的沮丧感觉吗？通过解锁传统麻烦的网站元素，比如图片和JavaScript，可以将用户从麻烦中解脱出来。没人喜欢“进入壁垒”，特别是搜索引擎可能在移动网站上降低你的排名。 通过Google Webmaster Tools（网站站长工具）测试，仔细检查你的移动更新。结果显示，你网站中的部分URL可在移动设备上使用。这要求特殊的字符串，要求保持领先的移动地图协议，以及进一步命名空间要求。网站地图更新后，将其发送给谷歌。 好消息是，采用响应式网站设计可以压缩优化同样信息变化所需要的时间和精力。可是，如果你没有时间或资金完成网站的重新设计，你最好建造独立的移动网页，并从一开始就执行强有力的SEO战略。 2.专注于各类关键词 SEO已经发展了许多年，不再是仅仅与单一关键词有关。我们可以采取昔日的方法确定合适的关键词，并在搜索背后加入用户的意图。给合适的关键词排名可能成为最高搜索位置的破坏者。那么，你怎样才能知道什么样的措辞才能发
分布式数据库系统(DDBS)概述.
分布式数据库系统(DDBS概述 一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。 在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。 二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。 三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。 逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度
基于用户行为的搜索引擎营销策略研究分析
基于用户行为的搜索引擎营销策略研究分析 一、企业开展搜索引擎营销存在的问题 第13次CNNIC调查结果显示,搜索引擎是83.4%的用户得知新网站的主要途径。另外,《中国互联网络发展状况统计报告》中显示,在上网用户经常使用的网络服务功能中,搜索引擎仅次于电子邮箱(85.6%),占到65%。几乎每一个上网的人,每一天都会使用搜索引擎。许多企业从中看到商机,纷纷开始学习并且开展搜索引擎营销。然而其效果并不明显,大部分企业也没有从中受益。究其原因主要在于企业将自己的网站的信息提交给搜索引擎后就开始等待着搜索引擎营销效果的出现。虽然与电子邮件营销相比,搜索引擎营销中用户占据主动地位,而企业处于相对被动的地位,企业不能左右用户在搜索结果中选择的决策。但是有两点用户是可以变被动为主动的:一是在与同行其他企业相比,可以更积极主动;另一方面,在用户选择搜索结果时,虽不能左右,但是可以主动的去吸引用户。要想达到这两点,就应该分析用户使用搜索引擎的心理和行为,站在用户的角度上去开展搜索引擎营销。 二、基于用户行为的搜索引擎营销策略 用户在搜索引擎营销中占据主动地位,因为用户使用什么关键词进行搜索,在什么搜索引擎上搜索,在搜索结果中选择哪条结果点击进入,进入网站后会不会购买产品等等这些都是用户自己决定的。因此,企业若想在搜索引擎营销中取胜,就应该一步一步的分析用户的行为和心理,吸引用户来到本企业的网站,最终给用户以深刻的印象甚至促成销售。基于用户行为的搜索引擎营销策略一般可以分为三步:进入用户视线;引起用户关注;留住用户脚步。 (一)进入用户视线 1.用户行为分析 据艾瑞咨询调查显示,2007年中国搜索引擎市场营收份额中百度、Google 中国和中国雅虎三家的搜索引擎营收额之和超过95%,基本垄断搜索引擎市场。从这些数据可以得出:一方面搜索引擎市场被几个大的搜索引擎商所垄断,用户的视线也集中在这几个著名的搜索引擎商;另一方面这三家著名的搜索引擎瓜分
SEO搜索引擎优化方案
SEO搜索引擎优化方案 菜鸟请留言讨论，老鸟们请点评不足。谢谢最近开始了我的学习生涯—SEO搜索引擎优化的学习，之前看过很多的资料，也一直在歪歪6359学习，现在我的导师带着我一步一步的去学习，还给了我一个网站去实操，现在我总结了一下我的一些学习心得，与大家分享一下：山楂树之恋网站优化计划方案。 一、内容分析和转化率 哪一类内容比较受用户喜欢、哪一类内容可能会带来比较大的流量、哪一类内容可能会带来比较高的效益?同样是需要分析的，除此之外，我们还需要分析竞争对手的内容策略。例如：我的版面内容标签分为山楂树之恋杂谈、山楂树之恋连载、电影山楂树之恋、山楂树之恋介绍四大部分，现在还在整站内容的一个观望中，四个标签会有改变。 内容更新：关注山楂树之恋最新资讯，搜索相关博客。从里面截取相关方案进行编辑组合发布。 二、关键词分析 关键词的长尾理论策略：在做关键词分析的时候，我们的目标就是要找到竞争不激烈但是有价值的关键词。先定义核心关键词，再做长尾关键词的决定，在进行关键词分析的时候，我们通常要思考关键词会不会过于冷门、关键词是否符合用户的搜索习惯、用户更习惯用哪些文字来组合关键词。这个站的核心关键词定为：山楂树之恋，长尾在统计中。利用一些手法去分析这些关键词的可用性。包括我们上课中讲到的，文章内容中铺设关键词方法，加入外链。 主关键词：山楂树之恋。长尾分为：山楂树之恋全文、山楂树全文在线阅读。 三、竞争对手分析 百度搜索关键词“山楂树之恋”可以搜出很多推广的网站，分析竞争对手网站有多少链接、他们的内容价值、关键词组等等。这将会使我们的搜索引擎优化项目的目标更加明确。知道如何超越竞争对手。 观察竞争对手在关键词铺设，文章更新方面是如何做的。学人长，补己短，想办法拓展对手没有的东西。做出亮点。 四、排名分析 当你确定好一个关键词之后，接下来要做的肯定就是想办法将关键词至少提升到搜索引擎排名前10位。那么我们必要要对前10位的网站进行分析。比如：网站的权重怎么样?现在已经放出了一些面页，下面要加大力度做文章内容方面的工作。 每天观察流量的来源，关注人气，PV值，分析阅读者心理，看阅读者喜欢哪些版块，哪方面的内容，方便针对更新。 统计系统的应用： 监控和调整：利用统计工具来观察网站的流量是来自哪里和使用哪些关键字找到您的网站，哪些内容更让读者喜欢。分析客户心理和哪些关键字最有效的创造转化率。 （本文由歪歪6359系统SEO学习网（https://www.sodocs.net/doc/024788920.html,）整理发布，转载请保留出处！）
具有认知能力的捕鱼策略优化算法李景洋
收稿日期：2012-05-29；修回日期：2012-07-03 基金项目：广西自然科学基金资助项目（0832084）；广西高等学校科研资助项目 （201202ZD032）；广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室资助项目 作者简介：李景洋（1989-），女，硕士研究生，主要研究方向为计算智能；王勇（1963-），男（通信作者），教授，博士，主要研究方向为计算智能、数据挖掘（wangygxnn@sina．com ）；路闯（1985-），男，硕士研究生，主要研究方向为数据挖掘、计算智能． 具有认知能力的捕鱼策略优化算法 * 李景洋，王 勇，路闯 （广西民族大学信息科学与工程学院，南宁530006） 摘 要：针对捕鱼策略优化方法在处理复杂优化问题时易陷入局部极值，且后期收敛速度慢的缺陷，根据现实 中渔夫的捕鱼习惯，将渔夫的认知能力应用到基本FSOA 中，提出了一种改进的具有认知能力的捕鱼策略优化方法（CAFSOA ）。该算法中的渔夫可根据其前期捕鱼经验和当前群体状况来判断何处鱼的浓度比较高。实验结果表明，该优化方法具有较快的收敛速度和较好的优化精度，能有效地避免早熟收敛问题。关键词：捕鱼策略优化方法；具有认知能力的捕鱼策略优化方法；认知能力；优化中图分类号：TP18；TP301.6 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2013）01-0124-03 doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2013．01．030 FSOA with cognitive ability LI Jing-yang ，WANG Yong ，LU Chuang （College of Information Science ＆Engineering ，Guangxi University for Nationalities ，Nanning 530006，China ） Abstract ：In order to overcome the shortcoming of standard FSOA that was easily trapped in local optimum and had a low con-vergence rate in the late period ，according to the fishing habit of fishers ，this paper applied the fishers ’cognitive ability in FSOA ，and put forward an improving FSOA with cognitive ability．In this optimization algorithm ，every fisher could estimate ，according to his fishing experience and the state the group were being in ，where was relatively thick with fish in comparison with the area around him．The experiment results show that this optimization algorithm has the great advantages of a rapid con-vergence rate and a high accurate numerical solution over standard FSOA ，and can effectively avoid being trapped into local optimum． Key words ：FSOA ；CAFSOA ；cognitive ability ；optimization 近年来，演化计算等基于自然法则的随机搜索算法的研究越来越受到人们的重视。自20世纪60年代Holland ［1］ 提出遗 传算法（GA ）以来，该领域的研究取得了较大的进展 ［1 13］ 。1995年，Kennedy 等人提出了粒子群优化算法（PSO ）［2］。1996年，Dorigo 等人［6］ 提出了蚁群算法（ACA ）。2002年，李晓磊等 人 ［8］ 提出了人工鱼群算法（AFSA ）。这些随机搜索算法为解 决工程技术等方面的复杂优化问题提供了新的契机。 最近，文献［11］则根据渔夫捕鱼行为习惯，提出了一种采用捕鱼策略的优化方法（FSOA ）。该算法具有原理简单、设置参数少、易于编码实现等优点，但是该算法却存在搜索效率不高、易陷入局部极值的缺陷。针对基本FSOA 存在的缺陷，文献［14 17］从不同的角度对FSOA 进行了改进。文献［14］采用动态策略的模拟捕鱼优化算法，文献［15］提出将FSOA 与PSO 相结合的优化算法，文献［16］提出采用正交变换确定探测点的改进方法，文献［17］提出采用随机动态选择探测点的改进方法。这些改进方法增强了算法搜索跳出局部最优解的能力，在很大程度上提高了算法的搜索效率，但仍然没能从根本上避免该算法在搜索过程中陷入局部极值的情况发生。 针对基本FSOA 存在的不足，本文将人类智能与渔夫捕鱼习惯相结合，提出一种具有认知能力的捕鱼策略优化方法（FSOA with cognitive ability ，CAFSOA ）。该算法中的渔夫可根 据其前期捕鱼经验和当前群体状况来判断何处鱼的浓度比较高。为了测试本文算法的性能，选取了几个典型的优化问题进行算法优化性能实验。实验结果表明，该改进算法具有较好的优化性能，可有效地避免早熟收敛问题。 1基本FSOA 介绍 在基本FSOA 中，渔夫采用移动搜索与收缩搜索相结合的 搜索策略，以方体格式确定探测点。具体方法如下（以求最大值为例）： 设D 中随机分布有k 个渔夫。i 渔夫在t 时刻的位置为X i （t ）=［x i 1（t ），…，x i n （t ）］（将下鱼网点抽象为无体积的点，用以表征问题的候选解）。i 渔夫在点X i （t ）的四周按方体格式下鱼网，得到以X i （t ）为中心的下鱼网点集为 Ω（X i （t ））=｛X i （t +1）=［ x i 1（t +1），…，x i n （t +1）］|x i j （t +1）∈｛x i j （t ）－l （ －），x i j （t ），x i j （t ）+l （ +） ｝，j =1，2，…，n ｝ 其中：x i j （t ）∈D j ， l （－） 和l （ +） 均为大于0的数。若x i j （t ）－l （ －） ≤a j ，则令x i j （t ）－l （ －） =a j ；若x i j （t ）+l （+） ≥b j ，则令x i j （t ）+ l （ +） =b j （j =1，…，n ）。1）移动搜索 若f （X i （t +1））满足公式f （X i （t +1））= max X i （t +1）∈Ω（X i （t ）） f （X i （t +1））＞f （X i （t ）），则i 渔夫将从X i （t ）移到 第30卷第1期2013年1月计算机应用研究 Application Research of Computers Vol.30No.1Jan．2013