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基于屏蔽/汇总技术的数据流处理算法

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
图目录第8-10页
表目录第10-12页
第一章 引言第12-25页
   ·数据流特点第12-14页
   ·数据流处理算法的基本要求第14-16页
   ·数据流研究进展第16-21页
     ·数据流模型研究进展第17页
     ·数据流处理算法研究进展第17-21页
   ·数据流研究的理论和现实意义第21-23页
   ·论文的主要贡献和结构第23-25页
第二章 在线屏蔽算法Ⅰ:数据流上频繁项(集)挖掘第25-43页
   ·基于在线屏蔽的数据流频繁项挖掘第26-31页
     ·Chernoff不等式第26-27页
     ·在线屏蔽的思路第27-28页
     ·频繁项挖掘算法第28-30页
     ·纳伪和拒真方法对比研究第30-31页
   ·数据流上频繁项集的挖掘第31-34页
   ·实验第34-41页
     ·频繁项挖掘第34-36页
     ·频繁项集挖掘第36-41页
   ·本章总结第41-43页
第三章 在线屏蔽算法Ⅱ:数据流上频繁项集的压缩表示第43-56页
   ·问题定义第44-45页
   ·LN:基于在线屏蔽的可靠算法第45-48页
     ·删除条件对比第47-48页
     ·保持距离对比第48页
   ·(1-δ)-最优覆盖挖掘第48-50页
   ·实验第50-55页
     ·频繁项挖掘第50-52页
     ·频繁项集挖掘和δ-最优覆盖的产生第52-55页
   ·相关工作和本章总结第55-56页
第四章 取样屏蔽算法Ⅰ:分布数据流并的聚合运算第56-78页
   ·分布流并的语义及其应用实例第57-61页
     ·分布流并的语义第57-58页
     ·应用实例第58-60页
     ·冗余和不一致第60-61页
   ·相关工作第61页
   ·问题定义第61-62页
   ·背景知识第62-65页
     ·Min-Wise哈希第62-64页
     ·Hoeffding不等式第64页
     ·不同实体数的估计第64-65页
   ·分布更新流的平均聚合估计第65-69页
     ·局部均匀样本集(?)_i的生成第65-66页
     ·全局均匀样本集∑(?)_i的生成第66-67页
     ·估计g(∨ V_i)第67-68页
     ·算法分析和参数选取第68-69页
   ·其他聚合函数的估计第69-72页
     ·分布滑动窗口第69-71页
     ·估计其他的聚合函数第71-72页
   ·实验第72-76页
     ·实验配置第73-74页
     ·平均聚合函数的估计第74-75页
     ·跟其他方法的比较第75-76页
   ·本章总结第76-78页
第五章 取样屏蔽算法Ⅱ:移动物体κ-中值点估算第78-88页
   ·相关工作第79页
   ·问题定义第79-81页
     ·符号表示第79-80页
     ·移动物体的近似κ-中值点第80页
     ·难点及其算法概述第80-81页
   ·算法第81-84页
     ·uMediSam:位置流上的采样第82页
     ·uComSam:获取全局均匀样本集第82-83页
     ·κ-中值点的估算第83-84页
   ·实验第84-86页
     ·实验环境和配置第84-85页
     ·影响中值点估计的因素第85-86页
   ·本章总结第86-88页
第六章 基于汇总的数据流处理:数据流上κ-中值点的快速计算第88-109页
   ·问题定义第90-91页
   ·基于分割的汇总结构构建和近似度分析第91-95页
     ·基于分割的汇总结构第91-92页
     ·占优和汇总结构近似度分析第92-95页
   ·密度、占优和动态分割的构建第95-101页
     ·基于密度的启发规则第95-97页
     ·动态分割构建第97-99页
     ·分割的管理策略第99-101页
   ·实验第101-108页
     ·不同数据集上的测试第103-106页
     ·算法参数对聚类的影响第106-108页
   ·相关工作第108页
   ·本章总结第108-109页
第七章 结束语第109-111页
参考文献第111-118页
攻读博士期间发表论文第118-119页
致谢第119-120页

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