| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·相似性距离度量的使用相关研究现状 | 第12页 |
| ·子空间相似性搜索研究现状 | 第12-13页 |
| ·邻近图索引结构研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 子空间相关背景与MapReduce分布式计算框架介绍 | 第16-20页 |
| ·子空间相关概念 | 第16-17页 |
| ·子空间及子空间距离定义 | 第16页 |
| ·子空间相似性搜索 | 第16-17页 |
| ·MapReduce分布式计算框架介绍 | 第17-19页 |
| ·Hadoop集群架构 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 一种自适应子空间相似性搜索方法研究 | 第20-38页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·问题描述与主要内容 | 第21-31页 |
| ·相关定义 | 第21-24页 |
| ·基本方案 ——NA3S算法 | 第24-26页 |
| ·优化方案—— NOA3S算法 | 第26-30页 |
| ·NOA3S_MR算法基本思想 | 第30-31页 |
| ·实验分析与比较 | 第31-37页 |
| ·实验环境设置 | 第31-32页 |
| ·自适应子空间相似性搜索算法有效性评估 | 第32页 |
| ·朴素算法时间效率和扩展性比较 | 第32-34页 |
| ·NOA3S优化算法下参数影响 | 第34-36页 |
| ·NOA3S算法时间效率和扩展性比较 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于邻近图的快速近似自适应子空间相似性搜索研究 | 第38-53页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·相似性搜索相关索引技术研究 | 第39-41页 |
| ·回顾基本问题及解决方案 | 第41页 |
| ·邻近图索引 | 第41-44页 |
| ·基于自适应子空间下邻接关系的邻近图索引构造 | 第42-44页 |
| ·基于邻近图的Top-K自适应子空间相似性搜索 | 第44-46页 |
| ·实验评估 | 第46-52页 |
| ·实验环境设置 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结 | 第53页 |
| ·研究工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 在学研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |