| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第17页 |
| ·论文结构 | 第17-18页 |
| 2 数值型数据特征化 | 第18-30页 |
| ·基于数值型数据概要的选择度估算 | 第18-19页 |
| ·特征化的误差度量 | 第19-21页 |
| ·最优直方图技术 | 第21-24页 |
| ·基于工作负荷的近似最优直方图构造 | 第24-27页 |
| ·实验 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 3 小波直方图的未选择系数缺省值计算方法 | 第30-49页 |
| ·小波概要 | 第30-32页 |
| ·L2度量下的被抛弃小波系数缺省值计算方法 | 第32-39页 |
| ·MinMax度量下的被抛弃小波系数缺省值计算方法 | 第39-44页 |
| ·实验 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 4 基于层次空间聚类的表语义汇总算法 | 第49-70页 |
| ·表语义汇总 | 第49-52页 |
| ·AlphaSum算法 | 第52-54页 |
| ·问题描述 | 第54-57页 |
| ·基于层次聚类的K-Summary算法 | 第57-65页 |
| ·实验 | 第65-68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 5 基于概念分层的语义图汇总算法 | 第70-89页 |
| ·图语义汇总 | 第70-71页 |
| ·K-SNAP图汇总方法概述 | 第71-73页 |
| ·问题描述 | 第73-75页 |
| ·全规模语义汇总图算法K-SGS | 第75-83页 |
| ·实验 | 第83-88页 |
| ·小结 | 第88-89页 |
| 6 基于空间分辨率调节的大规模图汇总算法 | 第89-103页 |
| ·原始图的超空间 | 第89-92页 |
| ·基于空间分辨率调节的图汇总算法 | 第92-98页 |
| ·实验 | 第98-102页 |
| ·小结 | 第102-103页 |
| 7 总结 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-113页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表学术论文目录 | 第113-114页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第114页 |