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基于划分的双向过滤—验证字符串相似连接

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·选题来源及意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
   ·本文的研究内容第13-14页
   ·本文的组织结构第14-16页
第二章 相关技术介绍第16-34页
   ·字符串相似连接的定义第16-17页
   ·相似性度量方法第17-20页
     ·集合相似性度量方法第17-18页
     ·向量相似性度量方法第18-19页
     ·字符相似性度量方法第19-20页
   ·过滤方法第20-25页
     ·数量过滤第21-22页
     ·长度过滤第22页
     ·前缀过滤第22-23页
     ·基于位置的非匹配过滤第23页
     ·基于内容的非匹配过滤第23-24页
     ·后缀位置过滤第24页
     ·基于划分的过滤第24-25页
   ·索引方法第25-26页
     ·正向索引结构第25-26页
     ·倒排索引结构第26页
   ·相似连接算法常用框架第26-28页
     ·基于键树的框架第26-27页
     ·过滤-验证框架第27-28页
   ·常见的相似连接算法第28-31页
     ·Trie-Join算法第28-29页
     ·All-Pairs算法第29页
     ·ED-Join算法第29页
     ·PPJoin和PPJoin+算法第29-30页
     ·PassJoin算法第30-31页
   ·基于划分的过滤-验证框架第31-32页
   ·本章小结第32-34页
第三章 基于划分的双向过滤-验证相似连接算法第34-58页
   ·研究动机第34-35页
   ·基于划分的双向过滤-验证框架第35-37页
   ·基于Pipeline方式的双向过滤策略第37-39页
   ·基于双向过滤的多匹配感知子串选择算法第39-48页
     ·基于长度的子串选择算法第41-42页
     ·基于位移的子串选择算法第42-43页
     ·位置感知子串选择算法第43-44页
     ·多匹配感知子串选择算法第44-46页
     ·双向过滤的多匹配感知子串选择算法第46-48页
   ·基于双向过滤的验证方法第48-57页
     ·传统的验证方法第48-49页
     ·长度感知验证方法第49-51页
     ·基于扩展的验证方法第51-52页
     ·基于双向过滤的验证方法第52-57页
   ·本章小结第57-58页
第四章 实验分析第58-66页
   ·实验环境第58页
     ·实验配置第58页
     ·数据集第58页
   ·对BFV-JOIN算法的评估第58-62页
     ·过滤阶段的评估第59-61页
     ·验证阶段的评估第61-62页
   ·与PassJoin算法的比较第62-64页
     ·候选集大小的比较第62-63页
     ·各阶段运行时间的比较第63-64页
     ·总运行时间的比较第64页
   ·本章小结第64-66页
第五章 总结与展望第66-68页
   ·本文总结第66页
   ·工作展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-74页
攻读硕士学位期间发表的论文第74页

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