| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·云存储副本调度策略的研究现状 | 第7-8页 |
| ·文本相关性度量的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第10-12页 |
| ·论文研究内容 | 第10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 云存储副本调度策略和文本相关性度量概述 | 第12-23页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·云存储副本调度策略 | 第12-18页 |
| ·GFS副本调度策略 | 第12-13页 |
| ·HDFS的副本调度策略 | 第13-14页 |
| ·Amazon Dynamo副本策略 | 第14-18页 |
| ·文本相关性度量方法概述 | 第18-22页 |
| ·文本相关性度量的一般步骤 | 第18-20页 |
| ·文本相关性度量方法的评价标准 | 第20-21页 |
| ·Shingling算法 | 第21页 |
| ·CDSDG算法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于多目标优化的云存储副本分布策略 | 第23-43页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·一致性哈希 | 第23-24页 |
| ·层次分析法 | 第24-29页 |
| ·层次分析法概述 | 第24-26页 |
| ·层次分析法的流程 | 第26-29页 |
| ·云存储局部最佳分布策略(LODS) | 第29-38页 |
| ·LODS的基本思想 | 第29-30页 |
| ·影响存储节点选择的因素分析 | 第30-33页 |
| ·层次分析模型 | 第33-35页 |
| ·LODS副本分布算法 | 第35-36页 |
| ·存储节点的增加与删除 | 第36-38页 |
| ·副本调度算法的性能评价 | 第38-39页 |
| ·存储负载平衡 | 第38页 |
| ·热度负载平衡 | 第38页 |
| ·副本存储请求的平均等待时间 | 第38页 |
| ·决策时间 | 第38-39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于LODS的云存储密文调度算法 | 第43-56页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·CMCTBKR文本相关性度量方法 | 第43-46页 |
| ·关键词提取与权重量化 | 第43-44页 |
| ·文本关键信息提取和密文索引建立 | 第44-45页 |
| ·密文文本的相关性度量公式 | 第45页 |
| ·CMCTBKR方法的一般过程 | 第45-46页 |
| ·基于LODS的密文调度算法 | 第46-48页 |
| ·基于LODS密文调度算法层次分析模型的扩展 | 第46-47页 |
| ·副本与存储节点相关性的成对比较矩阵 | 第47页 |
| ·相关副本平衡性的评价指标 | 第47页 |
| ·基于LODS的密文调度算法（C-LODS） | 第47-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-55页 |
| ·CMCTBKR与Shingling算法、CDSDG算法的性能比较 | 第48-52页 |
| ·最佳决策半径的存在性和稳定性验证 | 第52-53页 |
| ·C-LODS性能分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-57页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录： 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |