| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·流数据查询管理系统和流数据中的模式查询技术 | 第12-15页 |
| ·现有流数据查询管理系统及存在的问题 | 第12-14页 |
| ·流数据中模式查询技术 | 第14-15页 |
| ·论文研究内容 | 第15-18页 |
| ·论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 流数据查询管理系统和查询算法研究历史与现状 | 第19-49页 |
| ·前言 | 第19-21页 |
| ·流数据管理系统概念 | 第21-27页 |
| ·流数据管理系统与传统DBMS的比较 | 第21页 |
| ·流数据管理系统结构 | 第21-22页 |
| ·流数据模型和查询语义 | 第22-24页 |
| ·流数据连续查询的定义 | 第24-25页 |
| ·流数据查询语言 | 第25-27页 |
| ·流数据数据库技术研究项目现状与进展 | 第27-31页 |
| ·流数据查询摘要数据结构 | 第31-33页 |
| ·流数据近似查询算法 | 第33-43页 |
| ·流数据抽样查询算法 | 第34-37页 |
| ·基于直方图流数据查询算法 | 第37-39页 |
| ·基于小波变换流数据查询算法 | 第39-40页 |
| ·基于概率计数流数据查询算法 | 第40-42页 |
| ·滑动窗口算法 | 第42页 |
| ·流数据在线挖掘算法 | 第42-43页 |
| ·流数据查询操作语义的研究 | 第43-44页 |
| ·流数据查询操作约束的研究 | 第43页 |
| ·影响查询操作语义的因素 | 第43-44页 |
| ·连续查询处理和查询最优化 | 第44-47页 |
| ·查询最优化的度量方法及优化策略 | 第44-46页 |
| ·查询最优化中查询计划和操作调度的权衡 | 第46-47页 |
| ·流数据查询算法新的研究方向 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第三章 基于Web服务资源框架的流数据查询处理系统 | 第49-68页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·Web服务资源框架基础知识 | 第50-54页 |
| ·基于Web服务资源框架的系统结构 | 第54-56页 |
| ·框架中各中间件介绍 | 第56-60页 |
| ·用户查询门户 | 第56页 |
| ·注册服务 | 第56-57页 |
| ·查询计划生成服务 | 第57-59页 |
| ·查询计划执行服务 | 第59-60页 |
| ·流打包服务 | 第60页 |
| ·WSRF实现机制 | 第60-63页 |
| ·系统实现 | 第63-64页 |
| ·系统实验评价 | 第64-66页 |
| ·相关工作 | 第66-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第四章 基于傅立叶变换(DFT)和聚类方法的流数据相似性搜索算法研究 | 第68-89页 |
| ·引言 | 第68-71页 |
| ·特征提取算法 | 第71-79页 |
| ·增量DFT特征提取 | 第71-72页 |
| ·DFT系数的选择问题 | 第72-74页 |
| ·聚类 | 第74-75页 |
| ·相似性查询 | 第75-79页 |
| ·实验结果 | 第79-87页 |
| ·相关工作 | 第87-88页 |
| ·小结 | 第88-89页 |
| 第五章 基于摘要技术的混合模型流数据聚类算法 | 第89-107页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·基于模型的聚类算法背景知识 | 第90-91页 |
| ·一种新的聚类算法研究分析 | 第91-99页 |
| ·概率密度摘要的构造 | 第92页 |
| ·初始聚类混合模型的算法 | 第92-95页 |
| ·聚类混合模型的维持算法 | 第95-99页 |
| ·实验结果 | 第99-105页 |
| ·相关工作 | 第105-106页 |
| ·结论 | 第106-107页 |
| 第六章 用快速模糊ARTMAP神经网络动态挖掘Web新闻流中的模式 | 第107-122页 |
| ·引言 | 第107-108页 |
| ·标准的模糊ARTMAP算法 | 第108-113页 |
| ·Web新闻文本特征提取 | 第113-114页 |
| ·解析和文本清洗 | 第113页 |
| ·特征提取和向量空间构造 | 第113-114页 |
| ·新闻流中模式学习算法 | 第114-117页 |
| ·实验结果 | 第117-119页 |
| ·相关工作 | 第119-120页 |
| ·小结 | 第120-122页 |
| 第七章 基于分裂-凝聚的Web新闻流主题发现聚类算法 | 第122-132页 |
| ·引言 | 第122-123页 |
| ·相关的定义 | 第123-125页 |
| ·分裂-凝聚聚类算法分析 | 第125-129页 |
| ·流新闻模型 | 第125页 |
| ·动态分裂-凝聚聚类算法 | 第125-127页 |
| ·近邻搜索 | 第127页 |
| ·动态分裂阶段 | 第127-129页 |
| ·动态凝聚阶段 | 第129页 |
| ·实验结果 | 第129-131页 |
| ·相关工作 | 第131页 |
| ·小结 | 第131-132页 |
| 第八章 总结与展望 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-147页 |
| 致谢 | 第147-148页 |
| 附录1：攻读博士期间发表论文 | 第148-150页 |
| 附录2：东华大学学位论文原创性声明 | 第150-151页 |
| 附录3：东华大学学位论文版权使用授权书 | 第151页 |
