SMJ算法：Ad hoc网络中的大纲优化多数据流连接

"这篇论文研究了SMJ：一种基于大纲的数据流多连接操作的优化算法，适用于Ad hoc网络环境。该算法旨在解决传统数据流多连接查询处理策略在Ad hoc网络中遇到的问题，通过减少通信代价来提高查询效率。" 本文探讨了Ad hoc网络的特性及其广泛应用，这种网络是由无线设备自组织形成的临时性网络，不依赖固定的基础设施。在Ad hoc网络中，传统的数据流多连接查询处理策略面临着诸多挑战，如网络动态性、节点移动性以及资源限制等，这些因素导致通信效率低下和查询性能下降。 针对这些问题，论文提出了SMJ（Synopsis-based Multi-stream Join）算法，这是一种基于大纲的多数据流连接优化方法。大纲在这里是指对数据流的压缩表示，用于快速概览数据内容并支持高效的连接操作。SMJ算法利用大纲减少了在网络中传输的数据量，通过在本地进行更多的预处理工作，减少了节点间的通信交互，从而降低了整体的通信代价。 在实验部分，论文展示了SMJ算法相对于传统方法在Ad hoc网络数据流连接查询处理中的显著优势。实验结果证明，SMJ能够极大地降低通信成本，提高查询效率，这对于资源有限且网络条件复杂的Ad hoc环境来说具有重要意义。 此外，文章还介绍了两位作者的研究背景，尹田田是专注于数据库领域的硕士研究生，而张俊虎是从事分布式数据库和数据网络研究的副教授。他们的专业背景为SMJ算法的设计和分析提供了坚实的理论基础。 关键词涵盖了自组织网络、大纲、数据流、多连接以及多数据流连接算法等领域，表明论文的研究内容广泛，对于理解和优化Ad hoc网络中的数据处理具有实际价值。文章被分类为TP311，属于计算机科学与技术类别，表明其在信息技术和计算机科学领域具有学术影响力。 SMJ算法是为了解决Ad hoc网络中数据流多连接查询的效率问题而设计的一种创新解决方案，它利用大纲数据结构优化通信过程，减少了网络负载，提升了查询性能，对于Ad hoc网络环境的数据处理有重大贡献。