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基于语义的数据交互模型与发现方法研究

摘要第10-12页
Abstract第12-14页
第一章 绪论第15-27页
    1.1 研究背景第15-22页
        1.1.1 课题研究背景第15-19页
        1.1.2 大数据与网络数据第19-20页
        1.1.3 网络数据交互与发现面临的挑战第20-22页
    1.2 本文主要研究工作第22-24页
    1.3 论文组织结构第24-27页
第二章 相关研究第27-51页
    2.1 高维数据索引第28-37页
        2.1.1 向量空间高维索引第29-33页
        2.1.2 度量空间高维索引第33-36页
        2.1.3 高维数据索引综合比较第36-37页
    2.2 高维语义空间降维第37-43页
        2.2.1 线性降维方法第39-40页
        2.2.2 非线性降维方法第40-42页
        2.2.3 降维技术性能分析第42-43页
    2.3 分布式语义查询第43-48页
        2.3.1 分布式高维索引技术第44-46页
        2.3.2 分布式降维技术第46-47页
        2.3.3 现有分布式语义查询技术综合比较第47-48页
    2.4 本章小结第48-51页
第三章 基于语义的网络数据协同交互模型第51-77页
    3.1 引言第51-52页
    3.2 相关研究第52-54页
    3.3 网络数据协同交互模型第54-70页
        3.3.1 模型总体概述第54-55页
        3.3.2 协同通道第55-61页
        3.3.3 协同元第61-67页
        3.3.4 协同体第67-70页
    3.4 网络数据语义交互系统设计示例第70-75页
        3.4.1 异步数据语义交互系统第71-72页
        3.4.2 同步数据语义交互系统第72页
        3.4.3 软件定义的数据语义交互系统第72-75页
    3.5 本章小结第75-77页
第四章 基于哈希的数据语义组织与发现方法第77-105页
    4.1 引言第77-78页
    4.2 预备知识第78-81页
        4.2.1 高维特征空间距离第78-79页
        4.2.2 基于语义的相似性查询第79-80页
        4.2.3 金字塔索引技术第80-81页
    4.3 基于哈希的高维数据语义组织与索引第81-90页
        4.3.1 基于哈希技术的高维数据规格化第82-83页
        4.3.2 数据分布自适应的高维数据索引第83-90页
    4.4 基于数据语义的相似性查询第90-93页
        4.4.1 基于语义的范围查询第90-92页
        4.4.2 基于语义的k近邻查询第92-93页
    4.5 实验分析第93-103页
        4.5.1 范围查询实验分析第94-101页
        4.5.2 k近邻查询实验分析第101-103页
    4.6 本章小结第103-105页
第五章 基于主成分分析的数据语义组织与发现方法第105-121页
    5.1 引言第105-107页
    5.2 预备知识第107-109页
        5.2.1 主成分分析第107-108页
        5.2.2 iDistance方法第108-109页
    5.3 基于PCA的高维数据语义组织与索引第109-113页
        5.3.1 基于PCA的特征空间降维第110-111页
        5.3.2 数据组织划分及构建高维索引第111-113页
    5.4 基于数据语义的相似性查询第113-116页
    5.5 实验分析第116-119页
    5.6 本章小结第119-121页
第六章 基于随机投影的数据语义组织与发现方法第121-139页
    6.1 引言第121-122页
    6.2 压缩感知理论与随机投影方法第122-126页
        6.2.1 压缩感知理论第123-124页
        6.2.2 随机投影方法第124-126页
    6.3 基于随机投影的高维数据语义组织与索引第126-130页
        6.3.1 基于随机投影的特征空间降维第126-127页
        6.3.2 数据组织划分及创建高维索引第127-130页
    6.4 基于数据语义的相似性查询第130-132页
    6.5 实验分析第132-137页
    6.6 本章小结第137-139页
第七章 结论与展望第139-143页
    7.1 工作总结第139-141页
    7.2 研究展望第141-143页
致谢第143-145页
参考文献第145-159页
作者在学期间取得的学术成果第159页

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