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查询接口集成问题的多目标优化模型及求解算法

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·课题研究背景和意义第8-9页
   ·查询接口集成问题研究现状和不足第9-12页
   ·本文主要工作和章节安排第12-14页
第二章 Deep Web 集成系统概述第14-20页
   ·Web 数据库发现技术第15-16页
   ·Web 数据库分类第16页
   ·Web 查询接口模式抽取第16-17页
   ·查询接口的集成第17-18页
   ·查询处理模块第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第三章 基于频繁子树的查询接口集成的多目标优化模型和算法第20-36页
   ·引言第20页
   ·查询接口集成问题的多目标模型第20-26页
     ·相关定义第20-23页
     ·问题建模第23-26页
   ·求解模型的算法第26-34页
     ·数据预处理第26-28页
     ·算法的基本思想第28-29页
     ·向右扩展法的思想第29-31页
     ·含有两个节点的频繁子树生成算法第31-32页
     ·含有 k ( k≥2)个节点的子树扩展算法第32-33页
     ·添加频繁子树中未挖掘的节点第33页
     ·频繁子树算法时间复杂度分析第33-34页
   ·本章小结第34-36页
第四章 改进的查询接口集成的多目标优化模型和算法第36-54页
   ·改进的多目标模型第36-43页
     ·相关定义第36-40页
     ·问题建模第40-43页
   ·改进多目标模型的求解算法第43-53页
     ·数据预处理第43-44页
     ·算法的基本思想第44-45页
     ·构造频繁结构矩阵第45-46页
     ·根据频繁结构矩阵依次合并所有的树第46-50页
     ·结构矩阵转化成树第50-52页
     ·调整树中的属性排序第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 实验结果及分析第54-66页
   ·数据集第54-55页
   ·实验结果及分析第55-66页
     ·基于频繁子树的集成接口实验结果分析第55-57页
     ·后续数排序方法实验分析第57-59页
     ·改进算法实验结果分析第59-63页
     ·两种算法实验结果比较及分析第63-66页
第六章 总结与展望第66-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-73页

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