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基于局部过滤的字符串近似匹配算法和优化技术

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 引言第10-14页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 本文的研究内容及面临的挑战第11页
    1.3 本文的贡献第11-12页
    1.4 本文的组织结构第12-14页
第2章 相关工作第14-24页
    2.1 基于标签签名的字符串近似查询算法第14-20页
        2.1.1 Count Filter过滤算法第15-17页
        2.1.2 Q-Chunk-Gram签名算法第17-18页
        2.1.3 VGRAM算法第18-20页
    2.2 基于τ-variant的字符串近似查询算法第20-21页
    2.3 本章小结第21-24页
第3章 背景知识和问题定义第24-28页
    3.1 相似性度量函数第24-27页
        3.1.1 全局编辑距离第24-25页
        3.1.2 局部编辑距离第25-27页
    3.2 问题定义第27页
    3.3 本章小结第27-28页
第4章 局部过滤的基本思想和理论第28-38页
    4.1 基本局部过滤第28-30页
    4.2 带有位置约束的局部过滤第30-34页
    4.3 局部过滤的好处第34-36页
    4.4 本章小结第36-38页
第5章 查询算法和索引结构第38-50页
    5.1 查询算法介绍和概述第38-39页
    5.2 带有位置约束局部过滤的索引结构第39-42页
    5.3 与阂值无关的BitTree索引结构第42-45页
    5.4 局部过滤算法第45-46页
    5.5 验证算法优化第46-48页
    5.6 本章小结第48-50页
第6章 索引优化和估计算法第50-58页
    6.1 PBitTree索引结构第50-52页
    6.2 局部距离的估计算法第52-54页
    6.3 CoreBitmap索引结构第54-56页
    6.4 本章小结第56-58页
第7章 实验与分析第58-68页
    7.1 实验设置第58-59页
    7.2 查询性能对比及分析第59-63页
        7.2.1 运行时间对比以分析第59-61页
        7.2.2 过滤能力对比以分析第61-63页
    7.3 索引结构对比第63-65页
    7.4 估计算法的准确性和高效性第65-66页
    7.5 本章小结第66-68页
第8章 总结与展望第68-70页
    8.1 本文总结第68-69页
    8.2 工作展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-76页
攻硕期间参加的项目及发表的论文第76页

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