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海量异构数据集成系统的设计与实现

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-12页
   ·研究背景与意义第9-10页
   ·数据集成概述第10页
   ·数据集成面临的困难与挑战第10-11页
   ·论文的组织结构第11-12页
第二章 国内外研究现状第12-18页
   ·主流集成方案第12-16页
     ·模式集成方法第12-14页
     ·数据复制方法第14-15页
     ·综合型集成方法第15-16页
   ·存在的问题和展望第16-18页
     ·待解决的主要问题第16页
     ·不确定性问题第16-17页
     ·技术展望第17-18页
第三章 关键技术研究第18-25页
   ·开发框架第18-21页
     ·J2EE框架第18-19页
     ·SOA与SaaS第19-20页
     ·AOP框架第20-21页
   ·组件通信技术——RMI第21-22页
   ·设计模式第22-23页
   ·数据挖掘和特征抽取第23-25页
     ·数据挖掘技术的基础第23页
     ·数据挖掘技术的发展第23-24页
     ·特征抽取概述第24-25页
第四章 MassDIS系统设计第25-45页
   ·系统需求分析第25-28页
     ·对海量数据的处理能力第25页
     ·对异构数据的集成能力第25-26页
     ·对系统数据特点的分析第26页
     ·数据集成系统与信息检索服务的关系第26-27页
     ·来自互联网的启示第27-28页
   ·设计原则第28-30页
     ·单一职责原则(SRP)第28页
     ·开放-封闭原则(OC)第28页
     ·里氏代换原则(LSP)第28-29页
     ·依赖倒转原则(DIP)第29-30页
     ·迪米特法则(LoD)第30页
   ·系统概要设计第30-45页
     ·系统整体结构第30-31页
     ·系统功能模块第31-33页
     ·子系统的划分与设计第33-45页
第五章 MassDIS系统实现与性能分析第45-53页
   ·主要困难及其解决方案第45-49页
     ·归并算法的研究与实现第45-46页
     ·排序算法的研究与实现第46-48页
     ·统一视图的研究与实现第48页
     ·索引算法的研究与实现第48-49页
   ·其他困难第49-50页
     ·负载均衡的瓶颈第49页
     ·特征抽取的困难第49-50页
   ·系统性能分析第50-53页
     ·系统初始化状态描述第50-51页
     ·系统运行时状态描述第51-52页
     ·简单系统性能分析第52-53页
第六章 总结与展望第53-56页
   ·总结第53页
   ·展望第53-56页
     ·系统即服务第53-54页
     ·云计算模型第54页
     ·物联网方向第54-56页
参考文献第56-58页
附录第58-60页
致谢第60-61页
攻读学位期间发表的学术论文目录第61页

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