摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 引言 | 第11-19页 |
·不确定数据管理概述 | 第11-13页 |
·不确定数据管理框架 | 第11-12页 |
·不确定性数据管理所面临的挑战 | 第12-13页 |
·不确定数据管理在现实中的应用 | 第13-16页 |
·本文工作 | 第16页 |
·本文的组织结构 | 第16-19页 |
第2章 相关工作 | 第19-31页 |
·概率数据库模型 | 第19-21页 |
·不确定对象模型 | 第21页 |
·概率数据库模型和不确定对象模型的相互转化 | 第21-22页 |
·范围查询与聚合查询 | 第22-23页 |
·面向聚合查询的索引结构aR-tree | 第23-24页 |
·不确定数据的索引 | 第24-29页 |
·x-bound索引 | 第25页 |
·U-tree索引 | 第25-27页 |
·U-grid索引 | 第27-29页 |
·UR-tree索引 | 第29页 |
·本章小结 | 第29-31页 |
第3章 问题定义 | 第31-33页 |
·面向不确定数据的聚合查询 | 第31-32页 |
·最小边界矩形的划分 | 第32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第4章 面向不确定数据聚合查询的索引结构aU-tree | 第33-39页 |
·aU-tree的结构 | 第33-34页 |
·aU-tree树的建立 | 第34-38页 |
·插入算法 | 第36-37页 |
·删除算法 | 第37-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第5章 精确查询算法 | 第39-49页 |
·过滤单个对象 | 第39-42页 |
·使用有限个概率限制区域进行过滤 | 第40-41页 |
·使用有限个概率限制区域进行确认 | 第41-42页 |
·过滤多个对象 | 第42-45页 |
·精化阶段 | 第45-46页 |
·面向不确定数据的聚合查询算法 | 第46-47页 |
·本章小结 | 第47-49页 |
第6章 近似查询算法 | 第49-55页 |
·近似查询算法的基本思想 | 第49页 |
·单采样方法 | 第49-52页 |
·单采样近似查询算法 | 第50-51页 |
·单采样近似查询算法的精确度 | 第51-52页 |
·双采样方法 | 第52页 |
·本章小结 | 第52-55页 |
第7章 实验与分析 | 第55-63页 |
·实验设置 | 第55-57页 |
·算法的执行效率 | 第57-58页 |
·近似算法的精确度 | 第58-60页 |
·各参数对于算法的影响 | 第60-62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
第8章 总结与展望 | 第63-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
致谢 | 第69-71页 |
攻读硕士期间参加的项目及发表的论文 | 第71页 |