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Optimizing Real-Time Complex Event Processing Through Parameter-Driven Selection Policy
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-5722-6_15.png)
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摘要
En 中文
复杂事件处理（CEP）是一种在事件流中检测事件模式的有力技术。传统CEP匹配方法依赖刚性选择策略，专注于查询中事件的连续性。然而，实际应用常生成具有不同时间粒度的事件流。在这种情况下，刚性选择策略要么产生过多冗余匹配，要么产生过少有效匹配，缺乏根据特定应用需求进行精细调整的灵活性。为解决此挑战，本文引入一种新型复杂事件查询，整合了参数驱动的选择策略。该策略允许用户为事件实例e指定一个参数，以约束e能生成的最大匹配数。此外，我们提出一种匹配算法，通过利用复杂事件匹配间的潜在支配关系来支持该参数驱动的选择策略。最后，我们在合成数据集和真实数据集上进行实验，以验证所提方法的有效性和效率。
Keyword:
Complex event processing
Selection policy
Event domination
Derivation parameter
期刊
W
IF:
0
论文数:
30
被引数:
0
机构
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