高维数据索引及其查询处理技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-41页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-22页 |
| ·高维数据索引 | 第14-17页 |
| ·轮廓查询 | 第17-19页 |
| ·不确定数据管理 | 第19-22页 |
| ·相关技术研究 | 第22-37页 |
| ·高维索引技术 | 第22-29页 |
| ·轮廓结果调整技术 | 第29-33页 |
| ·不确定数据查询处理技术 | 第33-37页 |
| ·本文的主要贡献 | 第37-38页 |
| ·本文的组织结构 | 第38-41页 |
| 第二章 高维数据索引及其相似性查询处理技术 | 第41-59页 |
| ·研究动机 | 第42-45页 |
| ·MS-tree | 第45-49页 |
| ·空间映射策略 | 第46-47页 |
| ·构造MS-tree | 第47-48页 |
| ·理论分析 | 第48-49页 |
| ·相似性查找算法 | 第49页 |
| ·性能评价及分析 | 第49-58页 |
| ·映射空间维数对性能的影响 | 第50-53页 |
| ·I/O代价 | 第53页 |
| ·CPU代价 | 第53-56页 |
| ·与降维技术的比较 | 第56-57页 |
| ·讨论 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第三章 高维数据中的Δ-轮廓查询 | 第59-85页 |
| ·研究动机 | 第59-61页 |
| ·问题描述 | 第61-69页 |
| ·朴素的δ-轮廓算法 | 第69-71页 |
| ·基于轮廓立方体的δ-轮廓算法 | 第71-73页 |
| ·改进的δ-轮廓算法 | 第73-76页 |
| ·性能评价及分析 | 第76-83页 |
| ·实验设置 | 第76-77页 |
| ·实验结果 | 第77-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第四章 基数可控的轮廓查询——模糊轮廓 | 第85-105页 |
| ·研究动机 | 第85-87页 |
| ·问题描述 | 第87-93页 |
| ·模糊轮廓集 | 第87-92页 |
| ·模糊轮廓 | 第92-93页 |
| ·模糊轮廓计算 | 第93-97页 |
| ·轮廓点支配度计算 | 第93-94页 |
| ·非轮廓点隶属度计算 | 第94页 |
| ·FSCA算法 | 第94-97页 |
| ·性能评价及分析 | 第97-102页 |
| ·模糊轮廓的意义 | 第97-99页 |
| ·数据集规模对性能的影响 | 第99-100页 |
| ·数据集维度对性能的影响 | 第100-102页 |
| ·δ因子对性能的影响 | 第102页 |
| ·本章小结 | 第102-105页 |
| 第五章 基于不确定高维数据的阈值轮廓查询 | 第105-121页 |
| ·研究动机 | 第105-106页 |
| ·问题描述 | 第106-108页 |
| ·可能世界模型 | 第106-107页 |
| ·阈值轮廓查询 | 第107-108页 |
| ·阈值轮廓算法 | 第108-114页 |
| ·基本的阈值轮廓算法 | 第108-110页 |
| ·改进的阈值轮廓算法 | 第110-114页 |
| ·性能评价及分析 | 第114-119页 |
| ·实验设置 | 第114页 |
| ·实验结果 | 第114-119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 第六章 基于不确定高维数据的不确定轮廓查询 | 第121-131页 |
| ·研究动机 | 第121-122页 |
| ·问题描述 | 第122-123页 |
| ·不确定轮廓求解算法 | 第123-125页 |
| ·基本的不确定轮廓算法 | 第123-124页 |
| ·基于过滤的不确定轮廓算法 | 第124-125页 |
| ·性能评价及分析 | 第125-130页 |
| ·实验设置 | 第125-127页 |
| ·实验结果 | 第127-130页 |
| ·本章小结 | 第130-131页 |
| 第七章 结束语 | 第131-133页 |
| ·本文工作总结 | 第131-132页 |
| ·未来的研究方向 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-143页 |
| 致谢 | 第143-145页 |
| 攻博期间发表的文章 | 第145-147页 |
| 科研经历 | 第147-149页 |
| 作者简介 | 第149页 |
