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轮廓聚合查询算法的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 引言第9-15页
   ·研究背景第9-11页
   ·问题的提出第11-12页
   ·研究意义第12-13页
   ·组织结构第13-15页
第二章 相关工作第15-31页
   ·轮廓查询相关工作第15-23页
     ·轮廓查询操作符第15-16页
     ·块嵌套循环方法第16-18页
     ·分而自治的轮廓查询第18-19页
     ·位图轮廓查询第19-20页
     ·B-tree索引轮廓查询第20-21页
     ·R-tree索引轮廓查询第21-22页
     ·边界区域轮廓查询第22-23页
     ·基于排序过滤的轮廓查询第23页
   ·相关问题第23-27页
     ·K-NN问题第23-24页
     ·TOP-K问题第24-25页
     ·Convex Hull问题第25-27页
   ·轮廓查询最新研究第27-30页
     ·基于流上的轮廓查询第27-28页
     ·基于时间序列的多维轮廓查询第28页
     ·在多维空间上的K-dominant轮廓查询第28-29页
     ·分布式环境下的轮廓问题第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 轮廓聚合查询问题第31-37页
   ·基本概念第31-35页
     ·轮廓查询相关定义第32-35页
     ·轮廓查询相关性质第35页
   ·轮廓聚合查询第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 轮廓聚合查询基本算法第37-45页
   ·相关定理第37-38页
   ·基本算法描述第38-44页
     ·聚合操作模块第41-43页
     ·轮廓查询模块第43-44页
   ·算法分析第44页
   ·本章小结第44-45页
第五章 轮廓聚合查询的改进算法第45-57页
   ·轮廓优先算法第45-48页
     ·框架介绍第47-48页
   ·基于过滤策略的动态优化算法第48-54页
     ·聚合过滤模块算法第50-53页
     ·轮廓查询模块第53-54页
   ·算法分析第54-55页
   ·本章小结第55-57页
第六章 实验测试与分析第57-63页
   ·测试维度对算法效率的影响第58-59页
   ·测试时刻个数对算法效率的影响第59-60页
   ·测试数据集大小对算法效率的影响第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第七章 结束语第63-65页
   ·本文总结第63-64页
   ·工作展望第64-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-71页
攻硕期间参与的项目及发表的论文第71页

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