GFSF：一种新的基于频率向量的相似性连接算法
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 Trie-Join算法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 Ed-Join算法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 Pass-Join算法 | 第16-19页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第19页 |
| 1.4 本文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 相似性连接问题的研究 | 第20-30页 |
| 2.1 相似性连接问题相关定义 | 第20-21页 |
| 2.2 相似性度量方法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于字符相似性度量方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于集合相似性度量方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于向量相似性度量方法 | 第24-25页 |
| 2.3 相似性连接方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 过滤验证算法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 树型结构算法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 GFSF连接算法 | 第30-48页 |
| 3.1 预备知识 | 第30-35页 |
| 3.1.1 字符串频率向量 | 第30-32页 |
| 3.1.2 γ距离 | 第32-33页 |
| 3.1.3 γ距离定理 | 第33-35页 |
| 3.2 基本思想 | 第35-40页 |
| 3.2.1 Pass-Join的不足 | 第35-36页 |
| 3.2.2 GFSF算法 | 第36-40页 |
| 3.3 算法设计 | 第40-43页 |
| 3.4 算法实例分析 | 第43-44页 |
| 3.5 性能分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-48页 |
| 第四章 实验设计与结果 | 第48-54页 |
| 4.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 4.2 过滤效率 | 第49-51页 |
| 4.3 响应时间 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论 | 第54-58页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
