| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第2章 基础理论与相关知识 | 第12-19页 |
| 2.1 RDF 与 SPARQL 相关知识 | 第12-14页 |
| 2.1.1 RDF | 第12-13页 |
| 2.1.2 SPARQL 与图模式 | 第13页 |
| 2.1.3 ORDER BY 和 LIMIT | 第13-14页 |
| 2.2 SPARQL 代数 | 第14-16页 |
| 2.2.1 SPARQL 关系代数 | 第14-15页 |
| 2.2.2 SPARQL 代数 | 第15-16页 |
| 2.3 top-k join 查询问题 | 第16-18页 |
| 2.3.1 SPARQL top-k join 查询 | 第16-17页 |
| 2.3.2 数据访问 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于 SPARQL-RANK 的 top-k 查询优化 | 第19-25页 |
| 3.1 SPARQL-RANK 代数 | 第19-23页 |
| 3.1.1 SPARQL-RANK 代数 | 第19-21页 |
| 3.1.2 SPARQL-RANK 代数操作符 | 第21-22页 |
| 3.1.3 SPARQL-RANK 代数等值律 | 第22-23页 |
| 3.2 查询计划生成策略 | 第23-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 基于 SPARQL-RANK 的 top-k join 算法优化 | 第25-45页 |
| 4.1 top-k join 算法 | 第25-29页 |
| 4.1.1 HRJN 算法 | 第26-27页 |
| 4.1.2 RSEQ 算法 | 第27-29页 |
| 4.2 ERA-RJN 算法 | 第29-35页 |
| 4.2.1 随机访问双向可用性 | 第29-31页 |
| 4.2.2 并行顺序访问 | 第31-32页 |
| 4.2.3 重复淘汰策略 | 第32-33页 |
| 4.2.4 快速终止策略 | 第33-35页 |
| 4.3 ERA-RJN 算法实现 | 第35-38页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第38-43页 |
| 4.4.1 ARQ-RANK 平台 ERA-RJN 操作符实现 | 第38-40页 |
| 4.4.2 实验环境 | 第40页 |
| 4.4.3 实验数据 | 第40页 |
| 4.4.4 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 ERA-RJN 扫描深度估算 | 第45-53页 |
| 5.1 概念定义及关系推导 | 第46-47页 |
| 5.1.1 top-k 选择率 | 第46页 |
| 5.1.2 top-k 有效连接度 | 第46-47页 |
| 5.1.3 关系推导 | 第47页 |
| 5.2 基于样本统计的关系验证分析 | 第47-49页 |
| 5.3 估算模型验证 | 第49-51页 |
| 5.3.1 k 值与元组扫描深度D 2等率关系验证 | 第49-50页 |
| 5.3.2 元组扫描深度D 2与数据集元组数量等率关系验证 | 第50-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 工作总结 | 第53页 |
| 6.2 工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61-62页 |
| 详细摘要 | 第62-65页 |
