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信息检索中top-k问题的并行算法及优化研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
表格第13-14页
插图第14-16页
第1章 绪论第16-28页
   ·信息检索介绍第16-20页
     ·信息检索基本概念第16-17页
     ·搜索引擎第17-18页
     ·Top-k 查询的定义第18-20页
   ·并行计算简介第20-23页
     ·并行计算的基本概念第20页
     ·并行计算机第20-21页
     ·并行算法第21-23页
     ·并行编程模型第23页
   ·论文研究思路, 内容和成果第23-25页
   ·论文组织结构第25-26页
   ·本章小结第26-28页
第2章 基本概念与相关工作综述第28-36页
   ·Top-k 查询的基本概念第28-31页
     ·Top-k 问题的由来第28页
     ·查询的数学模型第28-29页
     ·查询技术的分类第29-30页
     ·算法代价评价第30-31页
   ·研究现状第31-34页
     ·允许随机访问算法的研究第31-32页
     ·禁止随机访问算法的研究第32-33页
     ·限制随机访问模型的研究第33-34页
   ·本章小结第34-36页
第3章 分布式存储平台上top-k 查询并行算法第36-58页
   ·研究背景第36-39页
     ·多媒体数据库第36-37页
     ·机群系统简介第37-38页
     ·MPI 消息传递接口第38-39页
   ·并行Top-k 查询算法第39-51页
     ·TA 算法介绍第39-41页
     ·数据划分第41-44页
     ·并行TA 算法第44-46页
     ·周期式并行TA 算法第46-48页
     ·实验验证与分析第48-51页
   ·消息传递的top-k 算法代价分析第51-56页
     ·实验验证与分析第55-56页
   ·本章小结第56-58页
第4章 Top-k 查询算法的数据访问优化第58-80页
   ·引言第58-60页
   ·NRA 算法数据访问优化第60-72页
     ·NRA 算法介绍第60页
     ·PNRA 算法第60-64页
     ·PNRA 算法数据访问分析第64-66页
     ·随机化PNRA 算法第66页
     ·实验数据与分析第66-72页
   ·TA 算法的数据访问优化第72-78页
     ·数据访问分析第72-73页
     ·并行选择阈值算法第73-74页
     ·实验验证与分析第74-78页
   ·本章小结第78-80页
第5章 层次存储结构上top-k 查询优化问题第80-90页
   ·引言第80-82页
     ·存储器层次结构第80-81页
     ·层次存储结构上top-k 问题代价公式第81-82页
   ·考虑存储结构的访问优化第82-83页
     ·改进的代价公式第82-83页
     ·分层的NRA 算法第83页
   ·实验数据与性能分析第83-88页
     ·实验配置第83页
     ·数据与分析第83-88页
   ·本章小结第88-90页
第6章 多核平台上top-k 查询的计算性能优化第90-102页
   ·研究背景第90-92页
     ·Top-k 算法的计算性能第90页
     ·多核处理器技术介绍第90-91页
     ·OpenMP 编程模型第91-92页
   ·NRA 程序计算优化第92-96页
     ·NRA 程序设计第92-94页
     ·串行优化第94-95页
     ·并行优化第95-96页
   ·实验与分析第96-99页
     ·实验配置第96-97页
     ·串行性能分析第97-98页
     ·可扩展性分析第98-99页
   ·本章小结第99-102页
第7章 总结和展望第102-106页
   ·本文总结第102-103页
   ·进一步工作第103-106页
参考文献第106-112页
致谢第112-113页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第113-114页

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