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面向互联网位置服务的空间关键字查询技术研究与实现

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第12-19页
   ·研究背景与意义第12-15页
   ·相关工作第15-16页
   ·主要研究内容第16-17页
   ·论文组织结构第17-19页
第二章 支持通配符的空间关键字查询第19-32页
   ·相关技术第19-21页
     ·R-tree索引第19页
     ·Permuterm索引第19-20页
     ·Bloom Filter第20-21页
   ·索引设计与实现第21-28页
     ·基于倒排文件和R-tree的集成索引第21-24页
     ·基于Prefix Bloom Filter和R-tree的集成索引第24-28页
   ·实验结果与分析第28-31页
     ·数据集第28页
     ·实验设置第28页
     ·改变Prefix Bloom Filter的L0第28-29页
     ·对比不同索引第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 空间关键字索引的批量加载第32-45页
   ·相关技术第32-34页
     ·R-tree批量加载算法第32-33页
     ·IR-tree第33-34页
   ·空间关键字索引批量加载算法第34-38页
     ·算法描述第34-36页
     ·算法举例说明第36-37页
     ·算法分析第37-38页
   ·实验结果与分析第38-43页
     ·数据集第38-39页
     ·实验设置第39页
     ·改变范围和k第39-40页
     ·改变查询关键字数第40-41页
     ·改变数据集第41-42页
     ·算法结合第42-43页
     ·构建时间和索引大小第43页
   ·本章小结第43-45页
第四章 HBase下空间关键字查询的实现第45-60页
   ·HBase简介第45-47页
     ·ZooKeeper第45-46页
     ·HBase主服务器第46页
     ·HRegion服务器第46-47页
   ·空间关键字数据存储格式第47-51页
     ·HBase数据格式第47-48页
     ·空间填充曲线第48-50页
     ·空间关键字数据存储格式的设计第50-51页
   ·空间关键字数据加载第51-53页
     ·MapReduce与Hadoop简介第51-53页
     ·基于MapReduce的空间关键字数据加载第53页
   ·空间关键字数据查询与处理第53-58页
     ·MapReduce模式第53-54页
     ·Filter模式第54-56页
     ·Index模式第56-58页
   ·实验结果与分析第58-59页
     ·数据集第58页
     ·实验设置第58页
     ·对比三种模式第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 总结与展望第60-62页
   ·研究工作总结第60-61页
   ·未来工作展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页
作者在学期间取得的学术成果第67-68页
作者在学期间参加的主要科研工作第68页

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