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基于数据流滑动窗口的降载技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
第1章 绪论第12-20页
   ·研究背景第12-15页
   ·数据流降载技术第15-18页
     ·相关技术领域中的降载第15-16页
     ·数据流降载技术研究现状第16-18页
   ·课题研究内容第18-19页
   ·论文组织结构第19-20页
第2章 基础知识概述第20-32页
   ·数据流的特点和定义第20-21页
     ·数据流的特点第20页
     ·数据流形式定义第20-21页
   ·数据流查询的研究内容第21-23页
     ·操作符的实现第21-22页
     ·近似查询结果第22页
     ·连续查询第22页
     ·降载技术第22-23页
   ·降载相关数据流分析方法第23页
     ·直方图(Histogram)第23页
     ·抽样方法(Sampling)第23页
     ·小波方法(Wavelet)第23页
   ·数据流查询的应用领域第23-25页
     ·传感器网络第23-24页
     ·网络流量分析第24页
     ·股票行情分析第24页
     ·Web 事务日志分析第24-25页
   ·降载技术在数据流系统中的应用第25-31页
     ·Aurora 系统中的降载技术第25-26页
     ·STREAM 系统中的降载技术第26-28页
     ·TelegraphCQ 系统中的降载技术第28-30页
     ·其他数据流系统中的相关技术第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 数据流滑动窗口聚集查询降载算法设计第32-50页
   ·窗口模型第32-35页
     ·快照窗口模型第32-33页
     ·界标窗口模型第33-34页
     ·滑动窗口模型第34-35页
   ·滑动窗口聚集查询第35-37页
     ·聚集查询的研究内容第35-36页
     ·滑动窗口聚集查询实例第36-37页
     ·滑动窗口聚集查询定义第37页
   ·降载问题的提出第37-39页
     ·查询计划第37-38页
     ·降载定义第38-39页
     ·负载方程第39页
   ·滑动窗口聚集查询WSLS 降载算法第39-44页
     ·批处理大小第40页
     ·管道排列和扇出排列第40-41页
     ·降载算法第41-43页
     ·降载算法第43-44页
   ·滑动窗口聚集查询语义降载算法第44-49页
     ·滑动窗口存储结构第45-46页
     ·降载算法第46-49页
   ·本章小结第49-50页
第4章 数据流滑动窗口连接查询降载算法设计第50-62页
   ·问题定义与描述第50-52页
     ·查询模型第50-51页
     ·问题定义第51-52页
     ·滑动窗口连接查询模型第52页
   ·降载关键问题处理第52-57页
     ·降载时间(When)第52-54页
     ·降载位置(Where)第54-55页
     ·降载数量(How-much)第55-56页
     ·降载对象(Which)第56页
     ·降载位置的合并第56-57页
   ·滑动窗口连接查询语义降载算法第57-61页
     ·问题描述第57-58页
     ·连接查询执行过程第58页
     ·连接查询代价计算模型第58-59页
     ·降载算法第59-61页
   ·本章小结第61-62页
第5章 算法的实验验证和分析第62-73页
   ·实验环境第62页
   ·窗口采样降载算法WSLS 实验第62-67页
     ·数据集来源第62-63页
     ·实验设置第63页
     ·误差计算第63-64页
     ·基本性能测试第64-66页
     ·窗口参数的影响第66-67页
   ·元组重要性语义降载算法LSWIS 实验第67-69页
     ·数据集来源第67页
     ·实验设置第67-68页
     ·负载量的影响第68页
     ·算法执行时间的影响第68-69页
   ·滑动窗口连接查询降载算法实验第69-72页
     ·数据集来源第69页
     ·实验设置第69-70页
     ·误差计算第70-71页
     ·负载量的影响第71-72页
     ·算法稳定性测试第72页
   ·本章小结第72-73页
结论第73-75页
参考文献第75-80页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第80-81页
致谢第81-82页
作者简介第82页

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