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基于编辑距离的字符串模式匹配算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及其意义第10-11页
        1.1.1 模式匹配技术的提出和发展第10-11页
        1.1.2 模式匹配技术的研究意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 模式匹配系统第12-13页
        1.2.2 模式匹配算法第13-14页
    1.3 本文研究内容第14-15页
    1.4 本文组织结构第15-16页
第2章 模式匹配技术的描述与分类第16-22页
    2.1 模式匹配概述第16页
    2.2 模式匹配的分类第16-18页
        2.2.1 结构匹配第17页
        2.2.2 元素匹配第17-18页
        2.2.3 基于条件约束的匹配第18页
        2.2.4 基于语言学特征的匹配第18页
    2.3 模式匹配的应用领域第18-20页
        2.3.1 数据集成第18-19页
        2.3.2 数据仓库第19页
        2.3.3 电子商务第19-20页
    2.4 模式匹配的关键技术第20-21页
        2.4.1 机器学习技术第20页
        2.4.2 信息检索技术第20-21页
        2.4.3 Ontology技术第21页
        2.4.4 图论技术第21页
    2.5 本章小结第21-22页
第3章 基于编辑距离的快速扫描算法第22-35页
    3.1 模式匹配过程第22-23页
    3.2 模式匹配的重用第23页
    3.3 模式匹配方法的分类第23-29页
        3.3.1 BF模式匹配方法第23-24页
        3.3.2 KMP模式匹配方法第24-27页
        3.3.3 BM模式匹配方法第27-29页
    3.4 传统的编辑距离第29-32页
        3.4.1 编辑距离的概念第29-30页
        3.4.2 编辑距离的计算方法第30-31页
        3.4.3 构造动态规划矩阵第31页
        3.4.4 编辑距离实例分析第31-32页
    3.5 新的编辑距离的提出第32-34页
        3.5.1 算法思想第33页
        3.5.2 算法设计第33-34页
        3.5.3 算法分析第34页
    3.6 本章小结第34-35页
第4章 基于编辑距离的模式匹配算法第35-45页
    4.1 模式匹配第35-36页
    4.2 相似度的概念和计算方法第36-37页
    4.3 相似度度量的方法第37-38页
        4.3.1 向量空间余弦相似度第37页
        4.3.2 皮尔森相关系数第37页
        4.3.3 Jaccard相似系数第37-38页
    4.4 相似度计算第38-41页
        4.4.1 名称相似度计算方法第38-39页
        4.4.2 数据类型相似度计算方法第39-40页
        4.4.3 上下文相似度计算方法第40-41页
        4.4.4 元素相似度计算方法第41页
    4.5 基于编辑距离的改进算法第41-44页
        4.5.1 算法思想第41-42页
        4.5.2 算法设计第42页
        4.5.3 算法分析第42-44页
    4.6 本章小结第44-45页
第5章 实验实现与性能分析第45-51页
    5.1 模式匹配的性能指标第45页
    5.2 模式匹配的体系结构第45-47页
    5.3 模式匹配实现方法第47-48页
        5.3.1 LIKE操作符实现方法第47页
        5.3.2 SIMILAR TO操作符实现方法第47页
        5.3.3 POSIX正则表达式第47-48页
    5.4 算法模拟结果和性能分析第48-50页
        5.4.1 对两种不同的动态规划矩阵进行比较第48页
        5.4.2 对两种不同的编辑距离值的比较第48-49页
        5.4.3 对两种不同的编辑距离准确性的比较第49-50页
        5.4.4 对两种不同的编辑距离相似度的比较第50页
    5.5 本章小结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-56页
攻读硕士学位期间承担的科研任务及主要成果第56-57页
致谢第57-58页
作者简介第58页

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