| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 溯源分析研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 相关概念 | 第18-19页 |
| 1.3 论文的主要创新和组织结构 | 第19-22页 |
| 1.3.1 本文的主要创新 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 WHY-NOT问题解释的相关工作 | 第22-30页 |
| 2.1 修改数据源 | 第23-24页 |
| 2.2 查询精炼 | 第24-29页 |
| 2.2.1 SQL查询 | 第25-27页 |
| 2.2.2 Top-k查询 | 第27页 |
| 2.2.3 Skyline查询 | 第27-28页 |
| 2.2.4 Graph查询 | 第28页 |
| 2.2.5 其他查询 | 第28-29页 |
| 2.3 混合解释方法 | 第29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 关系数据SPJ查询的WHY NOT问题 | 第30-64页 |
| 3.1 关系数据的why-not问题 | 第30-33页 |
| 3.2 解释关系数据why-not的问题定义 | 第33-35页 |
| 3.3 关系数据的why-not解释框架 | 第35-39页 |
| 3.3.1 解释框架 | 第35页 |
| 3.3.2 查询模板 | 第35-38页 |
| 3.3.3 查询模板的作用 | 第38-39页 |
| 3.4 简单SPJ查询的why-not问题 | 第39-46页 |
| 3.4.1 修改优先级 | 第40-41页 |
| 3.4.2 参照属性的修改目标值都是常量 | 第41-42页 |
| 3.4.3 参照属性的修改目标值存在变量 | 第42-46页 |
| 3.5 复杂SPJ查询的why-not问题 | 第46-53页 |
| 3.5.1 映射候选元组 | 第49-50页 |
| 3.5.2 基于候选元组映射结构的解释算法 | 第50-51页 |
| 3.5.3 有效候选元组 | 第51-52页 |
| 3.5.4 基于有效候选元组映射结构的解释算法 | 第52-53页 |
| 3.6 实验测试与分析 | 第53-63页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第53-55页 |
| 3.6.2 评价解释算法的有效性 | 第55-59页 |
| 3.6.3 评价不同信任属性的影响 | 第59-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 流数据SPJ查询的WHY-NOT问题 | 第64-88页 |
| 4.1 流数据的why-not问题 | 第64-67页 |
| 4.2 解释流数据why-not的问题定义 | 第67-69页 |
| 4.3 流数据的动态特征 | 第69-72页 |
| 4.3.1 流数据的时空特征 | 第69-71页 |
| 4.3.2 流数据的变化规则 | 第71-72页 |
| 4.4 基本解释算法 | 第72-75页 |
| 4.4.1 单步追踪 | 第73页 |
| 4.4.2 级联追踪 | 第73页 |
| 4.4.3 基本解释算法 | 第73-75页 |
| 4.5 改进解释算法 | 第75-79页 |
| 4.5.1 追踪类 | 第75-77页 |
| 4.5.2 基于索引ChaseClass的解释算法 | 第77-79页 |
| 4.6 实验测试与分析 | 第79-86页 |
| 4.6.1 实验设置 | 第79-80页 |
| 4.6.2 评价数据集大小对解释算法的影响 | 第80-84页 |
| 4.6.3 评价信任属性对算法的影响 | 第84-86页 |
| 4.7 本章小结 | 第86-88页 |
| 第5章 空间数据聚类的WHY-NOT问题 | 第88-124页 |
| 5.1 DBSCAN聚类的why-not问题 | 第88-92页 |
| 5.2 解释DBSCAN聚类why-not问题的问题定义 | 第92-97页 |
| 5.3 影响DBSCAN聚类结果的因素 | 第97-98页 |
| 5.4 基于数据修改的解释算法 | 第98-105页 |
| 5.4.1 对象处理顺序对DBSCAN聚类结果的影响 | 第98-99页 |
| 5.4.2 找出不稳定对象 | 第99-100页 |
| 5.4.3 调整对象处理顺序的基本解释算法 | 第100-102页 |
| 5.4.4 调整对象处理顺序的改进解释算法 | 第102-105页 |
| 5.5 基于查询精炼的解释算法 | 第105-116页 |
| 5.5.1 参数ε和m对DBSCAN聚类结果的影响 | 第105-108页 |
| 5.5.2 修改ε和m的基本解释算法 | 第108-113页 |
| 5.5.3 修改ε和的改进解释算法 | 第113-116页 |
| 5.6 实验测试与分析 | 第116-122页 |
| 5.6.1 实验设置 | 第116-117页 |
| 5.6.2 评价数据集大小对解释算法的影响 | 第117-118页 |
| 5.6.3 评价不同why-not问题对解释算法的影响 | 第118-120页 |
| 5.6.4 评价不同初始聚类参数对解释算法的影响 | 第120-122页 |
| 5.7 本章小结 | 第122-124页 |
| 第6章 面向海洋数据采集与整合的溯源分析系统 | 第124-134页 |
| 6.1 设计溯源分析系统的背景和意义 | 第124-125页 |
| 6.2 溯源分析系统结构 | 第125-126页 |
| 6.3 溯源分析系统的主要功能 | 第126-130页 |
| 6.3.1 支持海量信息演化的7W溯源功能 | 第127页 |
| 6.3.2 支持多粒度世系追踪功能 | 第127-128页 |
| 6.3.3 支持演化模式的正向性评估功能 | 第128页 |
| 6.3.4 支持演化的可逆性判定与近似求解功能 | 第128-129页 |
| 6.3.5 支持数据世系存储功能 | 第129-130页 |
| 6.3.6 支持Why-not问题溯源解释功能 | 第130页 |
| 6.4 系统展示 | 第130-132页 |
| 6.4.1 数据查询及世系溯源分析展示 | 第130-131页 |
| 6.4.2 Why-not问题溯源分析解释展示 | 第131-132页 |
| 6.5 本章小结 | 第132-134页 |
| 第7章 结束语 | 第134-138页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第134-136页 |
| 7.2 未来的研究方向 | 第136-138页 |
| 参考文献 | 第138-148页 |
| 致谢 | 第148-150页 |
| 攻博期间发表的论文 | 第150-152页 |
| 攻博期间参与的项目 | 第152-154页 |
| 作者简介 | 第154页 |
