不确定数据近邻搜索算法的设计与实现
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·不确定性数据的背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·不确定性数据的国内外研究现状分析 | 第11-17页 |
| ·近邻搜索现状 | 第11-15页 |
| ·索引技术 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘 | 第16-17页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| ·研究问题 | 第17-18页 |
| ·本文主要的研究成果 | 第18-19页 |
| ·论文组织结构 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 不确定性数据概述 | 第20-28页 |
| ·不确定性数据产生原因 | 第20-21页 |
| ·可能世界语义模型 | 第21-25页 |
| ·属性级不确定性 | 第21-23页 |
| ·记录级不确定性 | 第23-25页 |
| ·不确定性数据的研究问题和挑战 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 传感器网络中的概率组反 k 近邻查询 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·预备知识 | 第29-31页 |
| ·不确定性模型 | 第29-30页 |
| ·查询定义 | 第30-31页 |
| ·概率阈值组反 k 近邻查询算法 | 第31-36页 |
| ·算法框架 | 第31页 |
| ·几何过滤 | 第31-33页 |
| ·概率过滤 | 第33-35页 |
| ·提纯 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·几何过滤的性能 | 第37页 |
| ·概率过滤的性能 | 第37-38页 |
| ·算法时间开销 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 不确定时空数据上的预测概率近邻查询 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·问题定义 | 第41-42页 |
| ·假设 | 第41-42页 |
| ·预测概率近邻查询 | 第42页 |
| ·半马尔科夫模型 | 第42-45页 |
| ·模型 | 第42-44页 |
| ·相遇概率 | 第44-45页 |
| ·马尔科夫模型 | 第45-46页 |
| ·不确定轨迹模型 | 第45页 |
| ·最近邻概率 | 第45-46页 |
| ·PPNN 算法 | 第46-48页 |
| ·实验评价 | 第48-50页 |
| ·实验环境 | 第48页 |
| ·实验结果 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
