| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 问题的提出 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关工作 | 第15-22页 |
| 2.1 Hadoop平台 | 第15-18页 |
| 2.1.1 HDFS | 第15-17页 |
| 2.1.2 MapReduce | 第17-18页 |
| 2.2 Skyline查询及变体处理方法介绍 | 第18-21页 |
| 2.2.1 Skyline查询 | 第18-19页 |
| 2.2.2 动态Skyline查询 | 第19-20页 |
| 2.2.3 偏好Skyline查询 | 第20-21页 |
| 2.3 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 增广动态Skyline查询算法 | 第22-35页 |
| 3.1 问题描述及相关定义 | 第22-26页 |
| 3.1.1 相关定义 | 第22-25页 |
| 3.1.2 问题提出 | 第25-26页 |
| 3.2 增广动态Skyline查询算法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 增广动态Skyline数据分区方法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 增广动态Skyline区域计算方法 | 第27-30页 |
| 3.3 基于MapReduce的增广动态Skyline算法 | 第30-32页 |
| 3.4 算法实现 | 第32-33页 |
| 3.5 实例 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 引入用户容忍度约束的增广动态Skyline查询算法 | 第35-46页 |
| 4.1 问题描述与相关定义 | 第35-37页 |
| 4.1.1 问题提出 | 第35-36页 |
| 4.1.2 相关定义 | 第36-37页 |
| 4.2 引入用户容忍度约束的增广动态Skyline查询算法 | 第37-42页 |
| 4.2.1 基于MapReduce的维度属性索引构建 | 第38-40页 |
| 4.2.2 基于用户容忍度约束的数据集缩减策略 | 第40-42页 |
| 4.3 算法实现 | 第42-43页 |
| 4.4 实例 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实验评价 | 第46-54页 |
| 5.1 实验设置 | 第46-47页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第46-47页 |
| 5.1.2 实验数据集 | 第47页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第47-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 本文完成的主要研究工作 | 第54-55页 |
| 6.2 工作中不足及展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第60-61页 |
