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Web信息集成系统及查询优化方法研究

摘要第1-10页
Abstract第10-12页
目录第12-16页
图表目录第16-18页
第一章 绪论第18-23页
   ·研究背景第18-20页
   ·研究内容第20页
   ·论文组织第20-23页
第二章 Web信息集成系统的研究现状第23-39页
   ·引言第23页
   ·信息集成方法第23-25页
   ·信息集成系统的发展第25-29页
     ·多数据库系统第25-26页
     ·联邦数据库系统第26页
     ·Mediator/Wrapper集成系统第26-28页
     ·信息集成系统分类第28-29页
   ·信息Agent系统第29-34页
     ·Agent与MAS第29-30页
     ·信息Agent系统结构第30-32页
     ·领域模型和数据源模型第32-34页
     ·Web信息集成系统发展趋势第34页
   ·Web信息集成系统中的查询处理过程第34-38页
     ·数据源第35页
     ·语义匹配第35-36页
     ·查询重写第36页
     ·查询处理与优化第36-37页
     ·查询优化器第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 面向XML构建公共数据模型第39-61页
   ·引言第39-40页
   ·半结构数据模型第40-44页
     ·OEM模型第41-42页
     ·OIM模型第42-44页
   ·XML相关特性简介第44-46页
     ·DTD与XML Schema第44-46页
     ·XML链接第46页
   ·面向XML的公共数据模型第46-55页
     ·OEM模型与XML第47-48页
     ·XCDM模型的对象描述子第48页
     ·XCDM模型的有向图结构第48-50页
     ·XCDM模型的对象代数第50-53页
     ·XCDM模型与XML文档的匹配第53-55页
   ·XCDM模型与其它数据模型的映射第55-58页
     ·与关系数据模型之间的映射第56页
     ·与面向对象模型之间的映射第56-58页
   ·XML查询语言第58-59页
   ·本章小结第59-61页
第四章 Web信息集成系统中的查询处理和优化第61-81页
   ·引言第61-63页
   ·查询处理和优化的基本原理第63-65页
   ·多数据源连接查询优化问题第65-69页
     ·问题的提出第65-67页
     ·问题定义第67-68页
     ·代价模型第68-69页
     ·搜索空间第69页
   ·遗传算法(GA)第69-71页
     ·GA简介第70页
     ·GA组成要素第70-71页
   ·查询优化问题求解第71-77页
     ·问题编码第71-72页
     ·选择算子第72页
     ·交叉算子第72-73页
     ·变异算子第73-74页
     ·Neighbor结构第74-75页
     ·基于数据源能力的查询优化策略第75-77页
   ·实验结果第77-79页
   ·相关工作第79-80页
   ·本章小结第80-81页
第五章 智能协作信息系统第81-101页
   ·引言第81-83页
   ·强化学习第83-88页
     ·RL基本原理第83-85页
     ·RL算法第85-88页
   ·多Agent协作模型第88-89页
   ·协作过程中的学习第89-94页
     ·多Agent强化学习第90-93页
     ·Agent强化学习模型第93-94页
   ·分布式多Agent强化学习算法第94-99页
     ·算法描述第94-96页
     ·实验结果第96-99页
   ·相关工作第99-100页
   ·本章小结第100-101页
第六章 基于Agent的查询优化机制研究第101-110页
   ·引言第101-103页
   ·基于Agent的查询优化系统第103-105页
     ·系统体系结构第103-104页
     ·功能描述第104-105页
   ·强化学习与查询优化第105-109页
     ·问题定义第106页
     ·数据源选择规则第106-107页
     ·选择策略第107-109页
   ·本章小结第109-110页
第七章 结束语第110-114页
   ·论文工作总结第110-111页
   ·论文主要研究成果第111-112页
   ·进一步工作的展望第112-114页
参考文献第114-124页
致谢第124-125页
作者在攻读博士学位期间完成的论文第125页

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