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不确定TOP-K查询处理关键技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第16-27页
    1.1 研究背景及意义第16-20页
        1.1.1 不确定数据产生原因第16-17页
        1.1.2 不确定数据的应用第17-18页
        1.1.3 不确定查询面临的挑战第18-19页
        1.1.4 研究意义第19-20页
    1.2 Top-k查询概述第20-22页
    1.3 相关工作第22-25页
        1.3.1 传统top-k查询第22页
        1.3.2 不确定top-k查询第22-24页
        1.3.3 不确定top-k查询变体第24页
        1.3.4 并行分布式top-k查询第24-25页
    1.4 本文工作第25-26页
    1.5 论文结构第26-27页
第2章 相关理论第27-33页
    2.1 可能世界模型第27-29页
    2.2 数据索引技术第29-31页
        2.2.1 R-树索引结构第30页
        2.2.2 PR-树索引结构第30-31页
    2.3 相关查询语义第31-32页
    2.4 Top-k概率计算第32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 不确定top-(k,l)范围查询处理技术第33-59页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 问题描述第34-35页
    3.3 剪枝规则第35-39页
    3.4 UTR查询第39-41页
        3.4.1 算法描述第39页
        3.4.2 算法分析第39-41页
    3.5 PUTR查询第41-47页
        3.5.1 OpenMP简介第41-42页
        3.5.2 算法描述第42-45页
        3.5.3 算法分析第45-47页
    3.6 实验评估第47-58页
        3.6.1 实验设置第47-48页
        3.6.2 真实数据集上的实验结果第48-51页
        3.6.3 合成数据集上的实验结果第51-58页
    3.7 本章小结第58-59页
第4章 面向不确定数据的概率逆向top-k查询第59-85页
    4.1 引言第59-62页
    4.2 问题描述第62-63页
    4.3 MPRT查询第63-69页
        4.3.1 解空间阐述第63-66页
        4.3.2 高维数据空间第66-69页
    4.4 BPRT查询第69-77页
        4.4.1 一般框架第69-70页
        4.4.2 剪枝启发式第70-74页
        4.4.3 算法描述第74-76页
        4.4.4 算法分析第76-77页
    4.5 实验评估第77-84页
        4.5.1 实验设置第77-78页
        4.5.2 合成数据集上的实验结果第78-83页
        4.5.3 真实数据集上的实验结果第83-84页
    4.6 本章小结第84-85页
第5章 基于不确定数据的概率top-l影响力查询第85-108页
    5.1 引言第85-86页
    5.2 问题描述第86-87页
    5.3 剪枝启发式第87-93页
        5.3.1 减少PTT查询的搜索空间第88-90页
        5.3.2 减少PTI查询的搜索空间第90-92页
        5.3.3 潜在用户上界第92页
        5.3.4 对索引的剪枝第92-93页
    5.4 PTI查询第93-97页
        5.4.1 一般框架第93-94页
        5.4.2 算法描述第94-96页
        5.4.3 算法分析第96-97页
    5.5 实验评估第97-107页
        5.5.1 实验设置第98页
        5.5.2 合成数据集上的实验结果第98-99页
        5.5.3 与NA算法的性能比较第99-100页
        5.5.4 数据集基数对算法性能的影响第100-102页
        5.5.5 数据维度d对算法性能的影响第102-103页
        5.5.6 概率阈值α对算法性能的影响第103-104页
        5.5.7 参数k对算法性能的影响第104页
        5.5.8 剪枝效率第104-106页
        5.5.9 真实数据集上的实验结果第106-107页
    5.6 本章小节第107-108页
第6章 不确定数据流的连续查询队列分析第108-118页
    6.1 引言第108-109页
    6.2 相关工作第109-111页
        6.2.1 不确定连续查询第109-110页
        6.2.2 数据流管理系统第110-111页
    6.3 基本概念第111-114页
        6.3.1 滑动窗口模型第111-113页
        6.3.2 QoS评价指标第113-114页
    6.4 稳定状态分析第114-117页
    6.5 本章小节第117-118页
结论第118-120页
参考文献第120-128页
附录A 发表论文和参加科研情况说明第128-129页
附录B 攻读学位期间所主持及参与的科研项目第129-130页
致谢第130页

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