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分布式数据流上基于K-SKYBAND的TOP-K支配查询研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 课题背景第10-12页
    1.2 课题研究内容第12-13页
    1.3 课题研究意义第13-14页
    1.4 文章组织结构第14-15页
第二章 课题相关知识第15-22页
    2.1 数据流相关知识第15-19页
        2.1.1 数据流和分布式数据流的概念第15页
        2.1.2 数据流模型第15-17页
        2.1.3 数据流上的查询第17-18页
        2.1.4 分布式数据流上的查询第18-19页
    2.2 Top-K支配、K-Skyband和Skyline查询语义第19-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第三章 Top-K支配查询研究综述第22-30页
    3.1 传统Skyline查询研究历程第22-26页
        3.1.1 静态数据集上Skyline查询研究第22-23页
        3.1.2 单数据流上Skyline查询研究第23页
        3.1.3 不确定数据集上Skyline查询研究第23-24页
        3.1.4 静态分布式数据集上Skyline查询研究第24页
        3.1.5 分布式数据流上Skyline查询研究第24-25页
        3.1.6 多层Skyline查询研究第25-26页
    3.2 Top-K支配查询研究现状第26-28页
        3.2.1 静态数据集上Top-K支配查询研究第26-27页
        3.2.2 不确定数据集上Top-K支配查询研究第27页
        3.2.3 单数据流上Top-K支配查询研究第27-28页
    3.3 Top-K支配查询研究存在的不足之处第28-29页
    3.4 本章小结第29-30页
第四章 GBIFA算法设计与实现第30-51页
    4.1 引言第30-31页
    4.2 问题定义第31页
    4.3 QBIFA算法第31-35页
        4.3.1 QBIFA的数据结构第31-33页
        4.3.2 QBIFA的基本思想第33-34页
        4.3.3 QBIFA的更新处理算法第34页
        4.3.4 QBIFA的过期处理算法第34-35页
    4.4 GBIFA算法第35-41页
        4.4.1 GBIFA的数据结构第35-37页
        4.4.2 GBIFA的基本思想第37-38页
        4.4.3 基于网格的更新第38-39页
        4.4.4 基于网格的过期处理第39-40页
        4.4.5 GBIFA算法分析第40-41页
    4.5 实验第41-47页
        4.5.1 实验环境第41-42页
        4.5.2 分布式数据流上的查询实验平台设计第42-43页
        4.5.3 网格粒度影响第43-44页
        4.5.4 通信负载测试第44-46页
        4.5.5 时间开销测试第46-47页
    4.6 本章小结第47-51页
第五章 GKTDM算法设计与实现第51-66页
    5.1 引言第51-52页
    5.2 问题定义第52-53页
    5.3 GKTDM算法第53-60页
        5.3.1 GKTDM的数据结构第53-54页
        5.3.2 GKTDM算法的基本思想第54-55页
        5.3.3 基于网格的更新第55-57页
        5.3.4 基于网格的过期处理第57-58页
        5.3.5 GKTDM算法分析第58-60页
    5.4 实验第60-63页
        5.4.1 实验环境第60页
        5.4.2 实验结果第60-63页
    5.5 本章小结第63-66页
第六章 总结与展望第66-69页
    6.1 全文总结第66-67页
    6.2 工作展望第67-69页
参考文献第69-74页
攻读硕士学位期间发表的论文第74-75页
致谢第75页

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