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内存数据库中集合相似度及集合包含问题的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-29页
   ·研究背景第13-14页
   ·相关定义第14-16页
     ·数据库定义第14页
     ·集合查询第14-16页
     ·集合连接第16页
   ·研究现状第16-21页
     ·集合的表示第16-18页
     ·支持集合值处理的索引结构第18-21页
   ·反向索引结构及算法第21-27页
     ·反向索引结构第21-22页
     ·基于反向索引结构的集合包含查询算法第22-23页
     ·基于反向索引的集合T-覆盖查询算法第23-24页
     ·基于反向索引的集合相似度连接算法第24-27页
   ·论文主要工作第27页
   ·论文组织第27-29页
第二章 ETI:一种高效集合相似度查询索引结构第29-49页
   ·引言第29-30页
   ·相关定义第30-31页
   ·ETI索引结构第31-35页
   ·T-Similarity算法第35-39页
   ·扩展到其它相似性谓词第39-41页
     ·映射阈值第39-40页
     ·T-SimilarityExact算法第40-41页
     ·验证候选记录第41页
   ·实验评估第41-47页
     ·实验环境第41页
     ·数据集及查询第41-42页
     ·算法对比第42-45页
     ·|D|和|U|的影响第45-46页
     ·记录重复率的影响第46页
     ·不同元素序的影响第46-47页
     ·扩展到其它相似性谓词第47页
     ·不足之处第47页
   ·本章小结第47-49页
第三章 基于ETI的高效的集合包含查询算法第49-62页
   ·引言第49-50页
   ·索引结构第50-51页
   ·集合包含查询算法第51-58页
     ·子集查询算法第51-54页
     ·等值查询算法第54-56页
     ·超集查询算法第56-58页
   ·实验评估第58-61页
     ·实验环境第58页
     ·算法对比第58-61页
   ·本章小结第61-62页
第四章 Dtrie-allpair:高效集合T-覆盖连接算法第62-72页
   ·引言第62页
   ·相关定义第62-63页
   ·Dtrie-allpair 算法第63-64页
   ·算法分析第64-65页
   ·开发不同的数据库序第65-67页
   ·实验评估第67-70页
     ·数据集第67页
     ·数据预处理第67-68页
     ·算法比较第68-69页
     ·开发不同序第69-70页
     ·和集合相似性查询的效率对比第70页
   ·本章小结第70-72页
第五章 基于GPU的集合T-覆盖查询算法第72-86页
   ·引言第72-73页
   ·GPU基本结构第73-74页
   ·基本原语第74-76页
     ·Map原语第74页
     ·Parallel scan原语第74-75页
     ·Conditional scatter原语第75页
     ·block reduce原语第75-76页
   ·GII设计第76-78页
   ·基于GII的T-覆盖查询算法第78-82页
     ·串行GPU ScanCount算法第78-80页
     ·并行GPU ScanCount算法第80-82页
   ·实验评估第82-85页
     ·实验环境第82页
     ·数据集和查询第82-83页
     ·算法对比第83-84页
     ·MPC和TPB对性能的影响第84-85页
     ·GII的不足之处第85页
   ·本章小结第85-86页
第六章 基于GPU的集合包含查询算法第86-94页
   ·引言第86页
   ·基本原语第86-88页
     ·Var-len block reduce原语第86-87页
     ·Compact原语第87-88页
   ·基于GPU的集合包含查询算法第88-90页
     ·子集查询算法第88-90页
     ·等值查询算法第90页
     ·超集查询算法第90页
   ·实验评估第90-93页
     ·实验环境第90-91页
     ·算法比较第91-93页
   ·本章小结第93-94页
结论和展望第94-96页
参考文献第96-102页
攻读博士学位期间取得的研究成果第102-103页
致谢第103-105页
附件第105页

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