| 论文创新点 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 图表目录 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-38页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-35页 |
| 1.2.1 语义研究 | 第17-24页 |
| 1.2.2 算法研究 | 第24-30页 |
| 1.2.3 应用研究 | 第30-33页 |
| 1.2.4 存在问题与研究趋势 | 第33-35页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第35-38页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第35-36页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第36-38页 |
| 第二章 大流量数据流约简中的概率获取技术 | 第38-55页 |
| 2.1 引言 | 第38-41页 |
| 2.2 大流量数据流约简中的概率获取技术 | 第41-49页 |
| 2.2.1 若干重要概念及问题形式化描述 | 第41-42页 |
| 2.2.2 基于时间戳的滑动窗口类型数据流取样技术 | 第42-46页 |
| 2.2.3 带精度的变量分布律获取技术 | 第46-49页 |
| 2.3 实验评估 | 第49-54页 |
| 2.3.1 真实数据实验评估 | 第50-53页 |
| 2.3.2 拟合数据实验评估 | 第53-54页 |
| 2.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 多语义不确定性top-κ统一查询处理技术 | 第55-76页 |
| 3.1 引言 | 第55-57页 |
| 3.2 多语义不确定性top-κ统一查询 | 第57-68页 |
| 3.2.1 多语义统一查询处理框架及若干重要概念 | 第57-59页 |
| 3.2.2 位置概率分布的随机近似算法 | 第59-65页 |
| 3.2.3 位置概率分布存储及基本操作 | 第65-68页 |
| 3.3 实验评估 | 第68-75页 |
| 3.3.1 查询有效性评估 | 第69-70页 |
| 3.3.2 统一查询性能分析 | 第70-71页 |
| 3.3.3 PPD-Tree创建算法分析 | 第71-75页 |
| 3.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 不确定性top-ρ%查询处理技术 | 第76-95页 |
| 4.1 引言 | 第76-78页 |
| 4.2 不确定性top-ρ%查询处理技术 | 第78-88页 |
| 4.2.1 基本概念和形式化定义 | 第79-81页 |
| 4.2.2 Basic Case查询处理算法 | 第81-84页 |
| 4.2.3 Extentinal Case查询处理算法 | 第84-88页 |
| 4.3 实验评估 | 第88-93页 |
| 4.3.1 效用分析 | 第88-90页 |
| 4.3.2 参数分析 | 第90-91页 |
| 4.3.3 性能分析 | 第91-93页 |
| 4.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 第五章 基于不确定性支持的专利决策分析系统 | 第95-102页 |
| 5.1 带不确定性因素的专利决策分析 | 第95-96页 |
| 5.1.1 专利决策分析现状 | 第95-96页 |
| 5.1.2 不确定性因素与专利风险 | 第96页 |
| 5.2 系统架构和设计 | 第96-101页 |
| 5.2.1 研发决策分析 | 第98-99页 |
| 5.2.2 投资决策分析 | 第99-100页 |
| 5.2.3 实例描述 | 第100-101页 |
| 5.3 本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 总结与展望 | 第102-106页 |
| 6.1 总结 | 第102-104页 |
| 6.2 未来工作 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-114页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果目录 | 第114-115页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116页 |