基于有向圖的復雜事件共享檢測技術研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，越來越多的數據流涌入到人們的眼前。由于目前普通的數據庫系統(tǒng)在高速處理海量數據流方面存在一定的缺陷，越來越多的學者開始關注如何開發(fā)一種新的研究方法，以便高速并實時地處理這些不斷到來的數據流或事件流。
　　 復雜事件流處理是當前事件流處理的問題之一，它需要通過一定的篩選算法，來過濾出有用的事件，進而檢測出復雜事件，推動上層應用做出相應處理。針對事件流的數據特點，對比分析了復雜事件流檢測技術在海量事件流處理方面相對

2、于數據庫系統(tǒng)的優(yōu)勢，并進一步概述分析了當前國內外比較突出的復雜事件流檢測技術。
　　 在當前復雜事件處理技術的基礎上，提出了一種基于有向圖的復雜事件共享檢測機制，該機制由有向圖鏈接與檢測兩大部分組成。所采用的事件和復雜事件模式描述語言以現有的針對單項復雜事件處理的SASE語言為參考，通過其改進和擴充，可以更靈活細致的處理多重復雜事件的定義與檢測，機制中的編譯模塊負責描述語言的處理。針對有向圖的生成提出復雜事件模式鏈接成有向圖的算

3、法，給出多重復雜事件共享有向圖的共享因子，以此作為有向圖的共享度高低的評價依據。提出的基于有向圖的復雜事件處理算法，是采用事件流中的單個有效事件來作為有向圖遍歷的驅動因子。當有向圖遍歷到某些特殊的結點時，復雜事件即被檢測出，從而推動上層應用對該復雜事件做出相應的處理。
　　 最后，仿真試驗針對共享因子的不同取值來對該多重復雜事件檢測算法的時間復雜度進行了對比。同時，還與傳統(tǒng)的基于NFA的復雜事件檢測方法進行了對比。通過對比，證明