[發明專利]基于IMF內外存置換策略的復雜事件檢測方法

無效

• 申請號: 201110273822.3
• 申請日: 2011-09-15
• 公開（公告）號: CN102339256A
• 公開（公告）日: 2012-02-01
• 發明（設計）人: 林樹寬;喬建忠;王亞
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: G06F12/12
• 分類號: G06F12/12
• 代理公司: 沈陽東大專利代理有限公司 21109
• 代理人: 梁焱

技術領域

本發明屬于事件流處理技術，具體涉及一種基于IMF(Instance?Matching?Frequency，實例匹配頻率)內外存置換策略的復雜事件檢測方法。

背景技術

隨著傳感器和無線射頻識別(Radio?Frequency?Identification，RFID)等電子數據采集設備(Electronic?Data?Gathering?Equipment，EDGE)在供應鏈管理、環境監控及物聯網等諸多領域中被廣泛使用，產生了大量的事件類型的數據。然而，用戶并不是對所有的原始事件數據都感興趣，如在風監控系統中，應用程序對每個傳感器讀出的風速數據不感興趣，而只對2秒鐘之內風速增加了5英里的信息感興趣，可以由此推斷颶風或龍卷風的到來。這里的風速數據被稱為原始事件或基本事件，而風速的改變是由原始事件組成或生成的復雜事件。可見，在實際應用中，數據在發揮作用前要使其有效化，使其變成具有豐富語義并對用戶有價值的數據。因此，復雜事件處理(Complex?Event?Processing，CEP)技術越來越受到關注和重視，逐漸成為數據庫領域繼數據流之后新的研究熱點。復雜事件檢測是CEP的重要研究內容，其處理的數據對象是原始事件流，它通過定義規則或查詢語句對不斷到達系統的事件流數據進行過濾和相互關聯，從而提取出用戶關心和感興趣的復雜事件模式。復雜事件檢測技術可以幫助人們從原始的海量數據中發現復雜事件和隱含知識，并可根據這些重要信息對隱藏的機遇和威脅做出迅速的響應，對于公共安全管理、事件監控和自然災害預警等都具有重要的現實意義。

復雜事件檢測與傳統的數據庫查詢不同。數據庫查詢面向的是不變的數據，用戶通過不斷變換查詢要求得到不同的結果；而復雜事件檢測則要求用戶預定義需要檢測的復雜事件模式，對于不斷變化的事件流數據檢測出用戶要求的模式。前者數據是不變的，而查詢是變化的；后者數據是不斷變化的，而檢測模式是事先預定不變的。

隨著復雜事件處理和檢測逐漸成為研究熱點，許多專家和學者對其進行了深入研究，提出了許多事件檢測方法，并開發了相應的系統。比較典型的包括美國加州大學伯克利分校開發的SASE系統、HiFi系統、Cornell大學開發的Cayuga系統、Texas大學Arlington分校開發的EStream系統、Dartmouth學院開發的PQS系統以及Simens公司開發的RFID中間件系統等，這些系統分別基于四種檢測模型，即自動機模型、匹配樹模型、Petri網模型和有向圖模型對復雜事件進行高效的檢測，但這些系統均未考慮大時間尺度的復雜事件檢測，構成復雜事件的基本事件均局限于一個較短的時間范圍內，通常不超過24小時，無需設置較大的時間窗口，因此，復雜事件檢測過程完全可以在內存中完成。但實際應用中還存在著大量大時間尺度的復雜事件。如在供應鏈管理中，商品從供應鏈的開始到結束，經歷的時間可能很長，有的長達幾個月甚至一年，這可能是供應鏈特點決定的，也可能是商品滯銷引起的。再如在對地震、海嘯等自然災害的監控中，引起地震、海嘯發生的因素有很多，這一系列的因素往往不是在短時間內發生，而是在一個相對較長的時間內，一個一個相繼發生。對于第一個基本事件發生到最后一個基本事件發生的時間跨度超過24小時的復雜事件進行檢測，本發明稱為大時間尺度的復雜事件檢測。大時間尺度的復雜事件從發生到結束延續時間很長，因此，檢測過程需要設置大時間窗口，導致復雜事件檢測所涉及的數據量非常龐大，基于現有的處理方法和技術都不可能在內存中完成事件存儲和檢測。目前尚沒有大時間尺度復雜事件檢測的研究成果。

發明內容

針對現有的復雜事件檢測技術的局限性，對于大時間尺度的復雜事件檢測，本發明提供了一種基于IMF(Instance?Matching?Frequency，實例匹配頻率)內外存置換策略的檢測方法。

該方法通過不斷地掃描事件流讀取當前事件，檢測用戶感興趣的復雜事件是否發生，其步驟包括：

(1)掃描事件流，讀取當前事件；

(2)構建、修改對象統計表；

本發明基于IMF內外存置換策略實現大時間尺度的復雜事件檢測，為了便于進行置換中的相關計算，需要用到一系列的統計量，為此，本發明提供對象統計表結構，當事件流中的事件到達時，將隨之建立或修改對象統計表，記錄對象的一些統計量值。

(3)判斷當前事件是否為末端事件，若是，則轉入步驟(8)，觸發復雜事件檢測過程；否則，進入步驟(4)；