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数据库模式匹配算法的研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-36页
    1.1 研究背景和意义第13-15页
    1.2 模式匹配算法综述第15-31页
        1.2.1 模式信息第16-17页
        1.2.2 模式匹配的粒度和基数第17-18页
        1.2.3 基于元素自身信息的匹配方法第18-19页
        1.2.4 基于数据实例信息的匹配方法第19-23页
        1.2.5 基于模式结构的匹配方法第23-27页
        1.2.6 基于辅助信息的匹配方法第27-31页
    1.3 模式匹配技术所面临的挑战第31-32页
    1.4 本文的研究内容第32-34页
    1.5 本文的组织结构第34-36页
第二章 基于出现频率的模式匹配第36-58页
    2.1 基于发生频率的匹配方法第36-44页
        2.1.1 基于频率的特征向量提取第36-37页
        2.1.2 属性特征向量的优化第37-38页
        2.1.3 基于聚类的属性匹配方法第38页
        2.1.4 异常点定义第38-39页
        2.1.5 异常点去除第39-42页
        2.1.6 基于发生频率的匹配算法的性能分析第42-44页
    2.2 基于出现顺序的匹配方法第44-57页
        2.2.1 问题提出第45-46页
        2.2.2 特征矩阵第46-48页
        2.2.3 特征矩阵的评价函数第48-50页
        2.2.4 搜索最优映射第50-53页
        2.2.5 基于出现顺序的匹配算法的性能分析第53-57页
    2.3 本章小节第57-58页
第三章 基于查询语句的模式匹配第58-78页
    3.1 查询语句的相似性第58页
    3.2 构建子句关联图第58-61页
        3.2.1 查询语句的预处理第59页
        3.2.2 统计子句的出现频率第59-60页
        3.2.3 生成子句关联图第60-61页
    3.3 匹配子句关联图第61-66页
        3.3.1 构建匹配图第62-63页
        3.3.2 匹配对的属性相似性第63-64页
        3.3.3 匹配对的结构相似性第64-66页
    3.4 匹配对的分解算法第66-72页
        3.4.1 确定属性顺序第66-67页
        3.4.2 匹配对的分解原理第67-69页
        3.4.3 基于贪婪策略的分解算法第69页
        3.4.4 基于二次规划的分解算法第69-72页
        3.4.5 选择最优的单一匹配第72页
    3.5 实验测试及性能分析第72-76页
    3.6 本章小节第76-78页
第四章 基于隐含分类语义的匹配改进算法第78-96页
    4.1 问题提出第78-80页
    4.2 发现源模式实例的可能分类第80-83页
        4.2.1 一种简单的发现方法第80-81页
        4.2.2 基于属性层次的方法第81-83页
    4.3 寻找分类属性第83-85页
    4.4 将过滤条件与匹配进行关联第85-89页
    4.5 转换源数据实例第89-90页
    4.6 实验测试及性能分析第90-93页
    4.7 本章小节第93-96页
第五章 模式匹配的应用算法第96-120页
    5.1 自动的多中间模式产生算法第96-107页
        5.1.1 问题提出第96-97页
        5.1.2 基本概念第97-98页
        5.1.3 产生Top-k个中间模式第98-104页
        5.1.4 多中间模式产生算法的性能分析第104-107页
    5.2 基于用户偏好的模式集成算法第107-118页
        5.2.1 用户偏好第107-108页
        5.2.2 预备知识第108-109页
        5.2.3 概念打分函数第109-111页
        5.2.4 中间模式的产生第111-116页
        5.2.5 基于用户偏好的模式集成算法的性能分析第116-118页
    5.3 本章小节第118-120页
第六章 结束语第120-124页
    6.1 本文工作总结第120-121页
    6.2 未来的研究方向第121-124页
参考文献第124-136页
致谢第136-138页
攻博期间发表的论文第138页

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