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赛博—物理空间中数据分布式聚合与大规模处理关键技术研究

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
符号使用说明第15-16页
第一章 绪论第16-34页
    1.1 研究背景第16-23页
        1.1.1 赛博 -物理空间及其实体间关系第16-20页
        1.1.2 赛博 -物理空间中大规模数据处理第20-23页
    1.2 研究问题第23-24页
    1.3 相关研究第24-27页
        1.3.1 赛博 -物理空间相关研究第24-25页
        1.3.2 大规模数据处理相关研究第25-27页
        1.3.3 面向赛博 -物理空间应用相关研究的不足第27页
    1.4 研究内容与方法第27-30页
        1.4.1 本文研究内容第28-29页
        1.4.2 本文研究方法第29-30页
    1.5 本文主要贡献第30-31页
    1.6 本文结构第31-34页
第二章 基于分布式聚合模型的低负载实体关系发现机制第34-52页
    2.1 引言第34-36页
    2.2 相关工作第36-37页
    2.3 实体间关系模型第37-38页
    2.4 分布式实体关系的发现第38-46页
        2.4.1 基本思想第38-39页
        2.4.2 相关数据结构第39-40页
        2.4.3 MSTRD算法设计第40-45页
        2.4.4 分析讨论第45-46页
    2.5 实验验证第46-51页
        2.5.1 实验环境第46-47页
        2.5.2 实体数量的影响第47-48页
        2.5.3 可达链路密度的影响第48-49页
        2.5.4 谓词长度的影响第49-50页
        2.5.5 谓词集聚性的影响第50-51页
    2.6 小结第51-52页
第三章 面向分布式动态聚合网络的稳定子网构建机制第52-74页
    3.1 引言第52-54页
    3.2 相关工作第54-56页
    3.3 系统模型及问题描述第56-60页
        3.3.1 互联网和赛博 -物理空间网络的比较第56-57页
        3.3.2 赛博 -物理空间网络模型第57-59页
        3.3.3 MRMC问题描述第59-60页
    3.4 MRMC算法设计及分析第60-67页
        3.4.1 邻居信息的收集第60页
        3.4.2 最大化RUT的联通支配集构建算法MRMC第60-64页
        3.4.3 示例说明第64-66页
        3.4.4 算法分析第66-67页
    3.5 实验验证第67-71页
        3.5.1 实验环境第68页
        3.5.2 对联通支配集规模的影响第68-69页
        3.5.3 对联通支配集RUT的影响第69-70页
        3.5.4 对联通支配集直径的影响第70-71页
        3.5.5 网络密度对联通支配集规模的影响第71页
    3.6 小结第71-74页
第四章 基于矩阵抽象的赛博 -物理空间大规模数据处理框架第74-94页
    4.1 引言第74-75页
    4.2 相关工作及背景第75-78页
        4.2.1 通用并行数据处理系统第75-76页
        4.2.2 图并行处理系统第76页
        4.2.3 矩阵并行处理系统第76-78页
    4.3 Matrix Map系统结构第78-79页
    4.4 Matrix Map中BKM及矩阵操作符设计第79-86页
        4.4.1 块式键值矩阵BKM第80-81页
        4.4.2 矩阵操作符第81-86页
    4.5 Matrix Map相关实现第86-90页
        4.5.1 接口的实现第87页
        4.5.2 BKM的实现第87-88页
        4.5.3 矩阵操作符的实现第88-90页
        4.5.4 容错性第90页
    4.6 性能评价第90-93页
    4.7 小结第93-94页
第五章 面向赛博 -物理空间中多样化业务模式的大数据平台融合技术第94-112页
    5.1 引言第94-96页
    5.2 相关工作第96-98页
    5.3 系统模型和问题描述第98-102页
        5.3.1 多数据处理系统融合架构第98-101页
        5.3.2 MMRC问题描述第101-102页
    5.4 MMRC算法设计及分析第102-107页
        5.4.1 MMRC算法基本思想第102-103页
        5.4.2 遗传算法设计第103-107页
    5.5 实验验证和分析第107-111页
        5.5.1 实验环境设置第107-108页
        5.5.2 实验结果及其分析第108-111页
    5.6 小结第111-112页
第六章 总结与展望第112-116页
    6.1 工作总结第112-113页
    6.2 工作展望第113-116页
致谢第116-118页
参考文献第118-130页
作者在学期间取得的学术成果第130-131页

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