数据流上的相似性查询及优化
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 图目录 | 第7-8页 |
| 表目录 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·数据流模型简介 | 第9-11页 |
| ·数据流应用 | 第11-13页 |
| ·传感器网络 | 第12页 |
| ·网络数据分析 | 第12页 |
| ·RFID系统 | 第12-13页 |
| ·金融数据流分析 | 第13页 |
| ·数据流的研究方法 | 第13-15页 |
| ·随机抽样 | 第14页 |
| ·直方图 | 第14页 |
| ·Sketch技术 | 第14-15页 |
| ·滑动窗口 | 第15页 |
| ·数据流上的相似性查询 | 第15-17页 |
| ·本文贡献 | 第17页 |
| ·本文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相似性的度量 | 第18-24页 |
| ·欧几里得距离 | 第18-19页 |
| ·DTW距离 | 第19-21页 |
| ·ERP距离 | 第21-22页 |
| ·LCSS距离 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 数据流上的相似性查询算法 | 第24-39页 |
| ·相关工作 | 第24-26页 |
| ·基于序列的相似性查询 | 第24-25页 |
| ·基于数据流的相似性查询 | 第25-26页 |
| ·基于k-DTW的的相似性查询 | 第26-30页 |
| ·k-DTW距离定义 | 第26-28页 |
| ·k-DTW的下界 | 第28-29页 |
| ·问题定义 | 第29-30页 |
| ·降维策略 | 第30-33页 |
| ·索引策略 | 第33-35页 |
| ·算法描述 | 第35-38页 |
| ·多层过滤算法 | 第36-37页 |
| ·利用R树的多步过滤算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 系统设计和实验 | 第39-47页 |
| ·系统设计 | 第39-40页 |
| ·实验分析 | 第40-46页 |
| ·实验设置 | 第40-41页 |
| ·k-DTW距离与DTW距离的关系 | 第41-42页 |
| ·k-DTW距离的下界 | 第42-43页 |
| ·算法性能分析 | 第43-44页 |
| ·窗口大小对性能的影响 | 第44-45页 |
| ·过滤层次对性能的影响 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录 | 第54-55页 |
