| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-31页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-20页 |
| 1.1.1 Skyline查询的概念 | 第15-17页 |
| 1.1.2 Skyline查询的性质 | 第17-18页 |
| 1.1.3 Skyline查询的应用领域 | 第18-20页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第20-22页 |
| 1.3 分布式环境下的skyline查询问题 | 第22-28页 |
| 1.3.1 分布式环境模型 | 第23-26页 |
| 1.3.2 分布式skyline查询算法的设计目标 | 第26-27页 |
| 1.3.3 分布式skyline查询策略 | 第27-28页 |
| 1.3.4 分布式skyline查询设计的挑战 | 第28页 |
| 1.4 本文的研究工作 | 第28-29页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第29-31页 |
| 第2章 分布式skyline查询的研究现状 | 第31-46页 |
| 2.1 研究现状 | 第31-45页 |
| 2.1.1 客户端/服务器模型 | 第31-34页 |
| 2.1.2 对等网络 | 第34-40页 |
| 2.1.3 移动自组织网络和无线传感器网络 | 第40-42页 |
| 2.1.4 算法分析 | 第42-45页 |
| 2.2 现状分析 | 第45页 |
| 2.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第3章 无线传感器网络中的连续skyline查询算法 | 第46-64页 |
| 3.1 问题描述 | 第46-49页 |
| 3.2 基于预测技术的连续skyline查询算法 | 第49-57页 |
| 3.2.1 算法整体设计框架 | 第49-50页 |
| 3.2.2 分段线性预测模型 | 第50-52页 |
| 3.2.3 基于预测值的数据映射模式 | 第52-53页 |
| 3.2.4 算法具体描述 | 第53-56页 |
| 3.2.5 算法正确性分析 | 第56-57页 |
| 3.3 实验测试与结果分析 | 第57-62页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第57-58页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第58-62页 |
| 3.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 分簇传感器网络中一种基于数据过滤的skyline查询算法 | 第64-84页 |
| 4.1 问题描述 | 第64-66页 |
| 4.2 已有工作 | 第66-67页 |
| 4.3 预备知识和问题定义 | 第67-68页 |
| 4.4 算法整体框架 | 第68-70页 |
| 4.5 数据簇表示模式 | 第70-73页 |
| 4.5.1 计算数据簇代表点 | 第70-72页 |
| 4.5.2 计算反支配集 | 第72-73页 |
| 4.6 算法具体过程 | 第73-78页 |
| 4.6.1 低一级概要知识收集 | 第73-75页 |
| 4.6.2 高一级概要知识收集 | 第75-77页 |
| 4.6.3 分配过滤器 | 第77页 |
| 4.6.4 Skyline维护 | 第77-78页 |
| 4.7 实验测试与结果分析 | 第78-83页 |
| 4.7.1 实验设置 | 第78页 |
| 4.7.2 实验结果 | 第78-83页 |
| 4.8 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 无线传感器网络中的连续反skyline查询算法 | 第84-101页 |
| 5.1 问题描述 | 第84-85页 |
| 5.2 相关工作 | 第85-86页 |
| 5.3 预备知识和问题定义 | 第86-88页 |
| 5.4 数据映射模式 | 第88-90页 |
| 5.5 ECRS算法 | 第90-97页 |
| 5.5.1 算法概述 | 第90-91页 |
| 5.5.2 初始化 | 第91页 |
| 5.5.3 全局知识收集 | 第91-95页 |
| 5.5.4 数据探测 | 第95-96页 |
| 5.5.5 计算结果 | 第96页 |
| 5.5.6 ECRS算法输出结果的正确性 | 第96-97页 |
| 5.6 实验测试与结果分析 | 第97-100页 |
| 5.6.1 实验设置 | 第97-98页 |
| 5.6.2 实验结果 | 第98-100页 |
| 5.7 本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 基于数据划分的分布式skyline计算 | 第101-117页 |
| 6.1 问题描述 | 第101-102页 |
| 6.2 相关工作 | 第102-103页 |
| 6.3 预备知识 | 第103-104页 |
| 6.4 算法整体框架 | 第104-105页 |
| 6.5 基于依赖关系的数据划分 | 第105-108页 |
| 6.5.1 思想 | 第105-106页 |
| 6.5.2 基于依赖关系进行数据划分 | 第106-107页 |
| 6.5.3 数据区域表示 | 第107-108页 |
| 6.6 区域间的查询计划 | 第108-112页 |
| 6.6.1 基于依赖关系的区域查询顺序 | 第108-110页 |
| 6.6.2 数据过滤 | 第110-112页 |
| 6.6.3 查询计划的最大跳数分析 | 第112页 |
| 6.7 实验测试与结果分析 | 第112-115页 |
| 6.7.1 实验设置 | 第112-113页 |
| 6.7.2 实验结果 | 第113-115页 |
| 6.8 本章小结 | 第115-117页 |
| 总结与展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 | 第128页 |
| 附录B 攻读学位期间申请的发明专利 | 第128-129页 |
| 附录C 攻读学位期间参与的项目 | 第129页 |
