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连续K-支配SKYLINE查询算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·课题背景与现状第11-13页
     ·Skyline的定义与应用第11页
     ·k-支配skyline的定义与应用第11-12页
     ·k-支配skyline查询的研究现状第12-13页
   ·课题研究内容第13-14页
   ·课题研究意义第14页
   ·文章组织结构第14-16页
第二章 k-支配 skyline 查询研究综述第16-24页
   ·传统skyline介绍第16-20页
     ·传统skyline查询处理算法第16-18页
     ·各种应用环境下传统skyline查询处理算法第18页
     ·Skyline查询处理问题的扩展第18-20页
   ·k-支配skyline介绍第20-22页
     ·静态数据集下k-支配skyline查询第20页
     ·连续k-支配skyline查询第20-22页
   ·k-支配skyline研究中存在的问题第22-23页
     ·静态k-支配skyline查询究中存在的问题第22页
     ·连续k-支配skyline查询研究中存在的问题第22-23页
   ·小结第23-24页
第三章 基于简化预排序的k-支配 skyline 查询第24-40页
   ·引言第24-25页
   ·相关工作第25-26页
   ·简化预排序第26-30页
     ·概念描述第26-27页
     ·算法的基本思想第27页
     ·数据点k-支配能力计算第27-29页
     ·对数据点进行预排序第29-30页
   ·k-支配skyline查询第30-34页
     ·根据排序结果进行计算第30页
     ·计算过程中的三步优化第30-32页
     ·算法的伪代码描述第32-34页
   ·实验第34-39页
     ·空间开销和渐进性分析第34页
     ·实验数据及环境设置第34-35页
     ·参数k变化下的测试结果第35页
     ·在维度d变化下测试结果第35页
     ·数据集D大小变化下测试结果第35-39页
   ·小结第39-40页
第四章 频繁更新数据集上的k-支配 skyline 查询第40-60页
   ·引言第40-41页
   ·相关工作第41页
   ·基于KDR算法的连续k-支配skyline查询第41-50页
     ·术语定义及相关定理第41-43页
     ·预处理第43-46页
     ·数据维护第46-50页
   ·算法性能法分析第50-54页
   ·实验第54-58页
     ·数据集大小变化对算法性能的影响第54页
     ·数据维度变化对算法性能的影响第54页
     ·参数k值变化对算法性能的影响第54-58页
   ·小结第58-60页
第五章 k-支配skyline查询应用实例第60-67页
   ·NBA球员统计数据上的查询实例第60-63页
     ·NBA球员转会介绍第60-61页
     ·引入k-支配skyline查询第61页
     ·NBA数据实验第61-63页
   ·股票交易数据上的查询实例第63-66页
     ·股票实时交易数据介绍第63-64页
     ·引入连续k-支配skyline查询第64页
     ·股票数据实验第64-66页
   ·小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
   ·全文总结第67页
   ·工作展望第67-69页
参考文献第69-75页
攻读硕士学位期间发表的论文第75-76页
致谢第76-77页

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