| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·不确定性数据的研究现状 | 第13-14页 |
| ·不确定数据的 T op-k 查询研究现状 | 第14-15页 |
| ·云环境下的数据管理研究现状 | 第15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 不确定数据及 Top-k 查询技术概述 | 第18-26页 |
| ·不确定数据模型概述 | 第18-20页 |
| ·基于不确定性数据的 T op-k 查询技术 | 第20-25页 |
| ·不确定性数据上的 T op-k 查询语义 | 第20-22页 |
| ·不确定性数据的上的 T op-k 查询计算方法 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 云计算与 H adoop 分布式开源框架 | 第26-34页 |
| ·云计算相关概念 | 第26-29页 |
| ·云计算的定义与分类 | 第26-27页 |
| ·云计算相关技术 | 第27-28页 |
| ·云计算平台 | 第28-29页 |
| ·H adoop 分布式开源框架 | 第29-34页 |
| ·Ha doop 分布式文件系统 | 第29-30页 |
| ·M apReduc e 编程模型 | 第30-33页 |
| ·Ha doop 其他相关子项目 | 第33-34页 |
| 4 云环境下海量不确定性数据的 Top-k 查询技术 | 第34-50页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·不确定性数据的 T op-k 查询剪枝策略 | 第35-39页 |
| ·云环境下不确定性数据的 T op-k 查询技术实现 | 第39-41页 |
| ·S end-M 算法 | 第39页 |
| ·S ampler 算法 | 第39-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-48页 |
| ·实验环境 | 第41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 5 云环境下海量不确定数据的 Top-k 频繁项查询 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·不确定性数据的 Top-k 频繁项查询 | 第50-56页 |
| ·不确定性数据的 T op-k 频繁项查询语义 | 第50-52页 |
| ·不确定性数据的 T op-k 频繁项查询计算 | 第52-53页 |
| ·不确定性数据的 T op-k 频繁项查询优化和剪枝策略 | 第53-56页 |
| ·基于 Ma pReduce 的不确定性数据的 T op-k 频繁项查询计算现 | 第56-58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-61页 |
| ·实验设置 | 第58-59页 |
| ·实验结果 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文工作总结 | 第62-63页 |
| ·研究工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 在学研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
