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不完整数据的Skyline偏好查询研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 引言第11-15页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 问题提出第12-13页
    1.3 本文主要研究工作第13-14页
    1.4 本文组织结构第14-15页
第2章 相关工作第15-25页
    2.1 不完整数据集第15-17页
        2.1.1 不完整数据集的特征第15页
        2.1.2 不完整数据集的清洗方法第15-17页
    2.2 Skyline查询第17-24页
        2.2.1 Skyline查询的定义第17-19页
        2.2.2 Skyline查询算法分类第19-22页
        2.2.3 基于用户偏好的Skyline查询第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第3章 不完整数据的划分和聚类第25-36页
    3.1 不完整数据的Skyline查询第25-27页
        3.1.1 不完整数据的Skyline查询定义第25-26页
        3.1.2 不完整数据的元组支配关系第26-27页
    3.2 数据集的划分第27-30页
        3.2.1 划分依据第27-28页
        3.2.2 划分因子第28页
        3.2.3 划分算法及实例第28-30页
    3.3 数据元组的聚类第30-35页
        3.3.1 不完整数据元组的编码第30-31页
        3.3.2 严格聚类规则及实例第31-32页
        3.3.3 松散聚类规则及实例第32-33页
        3.3.4 聚类算法第33-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于用户偏好的Skyline查询第36-51页
    4.1 严格聚类后的局部Skyline偏好查询第36-43页
        4.1.1 数据元组的排序第36-37页
        4.1.2 基于用户偏好的支配规则第37-38页
        4.1.3 Skyline偏好查询算法及实例第38-42页
        4.1.4 正确性证明第42-43页
    4.2 松散聚类后的局部Skyline偏好查询第43-45页
        4.2.1 支配程度计算第43页
        4.2.2 Skyline偏好查询算法及实例第43-45页
    4.3 全局Skyline查询结果的选择第45-48页
        4.3.1 最优解选择第45-46页
        4.3.2 次优解选择第46-47页
        4.3.3 选择算法及实例第47-48页
    4.4 Skyline偏好查询误差度量第48-50页
        4.4.1 查全率和反查全率第49页
        4.4.2 误差度量指标第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第5章 实验与分析第51-59页
    5.1 实验环境配置第51-52页
        5.1.1 实验环境及方案第51页
        5.1.2 实验数据集第51-52页
    5.2 实验结果与分析第52-57页
        5.2.1 数据集大小对比分析第52-53页
        5.2.2 数据集维度对比分析第53-54页
        5.2.3 数据缺失率对比分析第54-55页
        5.2.4 偏好查询效果实验第55-57页
        5.2.5 误差对比分析第57页
    5.3 本章小结第57-59页
第6章 总结与展望第59-62页
    6.1 总结第59-60页
    6.2 不足与展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-66页
附录 A 部分实验结果第66-69页
附录 B SPQ-I算法流程第69-70页
攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况第70-71页

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