| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·不确定数据集上的Skyline查询 | 第11-13页 |
| ·可能世界语义 | 第13-15页 |
| ·研究意义 | 第15页 |
| ·面临的主要挑战 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| ·文章结构 | 第17-18页 |
| 第2章 不确定数据集与Skyline查询研究综述 | 第18-22页 |
| ·确定数据集上的Skyline查询处理 | 第18-20页 |
| ·不确定数据集上进行Skyline查询 | 第20-21页 |
| ·概率数据流上的Skyline查询处理 | 第21页 |
| ·本章小节 | 第21-22页 |
| 第3章 不确定数据集上的k-Skyline查询 | 第22-42页 |
| ·引言 | 第22-24页 |
| ·相关工作 | 第24-25页 |
| ·术语定义 | 第25页 |
| ·k-Skyline查询定义 | 第25-28页 |
| ·网格索引法Grid Indexed k-Skyline(GIKS) | 第28-33页 |
| ·剪枝策略 | 第28-31页 |
| ·GIKS(Grid Indexed k-Skyline)算法描述 | 第31-32页 |
| ·算法优化策略 | 第32-33页 |
| ·算法分析 | 第33页 |
| ·限界求精法BRKS(Bounding and Refining k-Skyline) | 第33-36页 |
| ·实例分层 | 第34页 |
| ·BRKS算法描述 | 第34-36页 |
| ·算法分析 | 第36页 |
| ·实验验证与分析 | 第36-41页 |
| ·网格粒度研究 | 第37-38页 |
| ·规模可扩展性研究 | 第38-39页 |
| ·k值的影响研究 | 第39页 |
| ·维度可扩展性研究 | 第39-41页 |
| ·类对象实例密度影响研究 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 概率数据流上的Skyline查询维护 | 第42-57页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·相关工作 | 第43页 |
| ·术语定义 | 第43-45页 |
| ·算法设计 | 第45-46页 |
| ·性能优化策略 | 第46-52页 |
| ·计算优化 | 第47-48页 |
| ·算法实现 | 第48-52页 |
| ·算法分析 | 第52页 |
| ·试验验证 | 第52-56页 |
| ·网格粒度研究 | 第53-54页 |
| ·时间开销研究 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
