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数据流上若干查询处理算法的研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-11页
图目录第11-13页
表目录第13-14页
第一章 引言第14-22页
   ·数据流模型第15-16页
   ·数据流研究的要求和挑战第16-17页
   ·数据流研究背景第17-19页
   ·主要贡献第19-21页
   ·组织结构第21-22页
第二章 数据流研究进展第22-36页
   ·数据流算法第23-31页
     ·直方图(Histogram)第25-27页
     ·抽样方法(Sampling)第27页
     ·小波方法(Wavelet)第27-28页
     ·哈希方法(Hash)第28-29页
     ·基于滑动窗口模型的方法第29-31页
   ·数据流管理系统第31-35页
     ·数据流查询语言第32-33页
     ·查询处理和优化第33-34页
     ·适应性第34页
     ·降载第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 挖掘频繁元素第36-61页
   ·问题定义第36-37页
   ·求解转盘模型问题第37-44页
     ·hCount算法第38-40页
     ·理论分析第40-42页
     ·hCount~*算法第42页
     ·当相异元素个数M并不是预先知道时第42-44页
   ·求解空间时间流问题第44-51页
     ·StFreq算法架构第44-45页
     ·sRB-树第45-47页
     ·四种构造sRB-树的方法第47-51页
     ·sRB-树的扩展性第51页
   ·实验第51-58页
     ·hCount与hCount~*的比较第52页
     ·hCount、hCount~*和groupTest的比较第52-53页
     ·真实数据集合下hCount算法的性能第53-54页
     ·测试hCount算法的扩展范围特性第54-55页
     ·stFreq查询算法的性能分析第55-57页
     ·sRB-树的空间复杂度验证第57-58页
   ·相关工作第58-59页
   ·本章小结第59-61页
第四章 估算分位数和计算多流表达式基数第61-81页
   ·分位数问题第62-68页
     ·问题定义第62-63页
     ·hQuantile算法和eQuantile算法第63-67页
     ·相关工作第67-68页
   ·滑动窗口上多流表达式的基数问题第68-79页
     ·问题定义第68页
     ·相关工作第68-70页
     ·改良2级哈希梗概第70-74页
     ·wUnion、wDiff、wInter等新算法第74-77页
     ·实验第77-79页
   ·结论第79-81页
第五章 共享窗口连接策略第81-105页
   ·共享窗口连接第82-84页
   ·静态调度策略第84-87页
     ·突发模式第85-87页
   ·适应性调度策略第87-92页
     ·查询图第87-90页
     ·AS调度策略第90-92页
   ·降载策略第92-98页
     ·系统框架第92-93页
     ·基本约束条件第93-94页
     ·降载策略的算法第94-97页
     ·误差的确定第97-98页
   ·实验第98-103页
     ·AS策略实验第98-101页
     ·降载策略实验第101-103页
   ·小结第103-105页
第六章 总结第105-108页
   ·未来工作的展望第106-108页
参考文献第108-118页
索引第118-120页
攻读博士期间发表论文第120-121页
致谢第121-122页

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