| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 真值发现 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数据模型 | 第12页 |
| 1.2.3 近似查询 | 第12-13页 |
| 1.2.4 当前研究中的不足 | 第13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论 | 第15-21页 |
| 2.1 数据时效性概念 | 第15-16页 |
| 2.1.1 数据时效性定义 | 第15页 |
| 2.1.2 实体识别 | 第15-16页 |
| 2.2 数据时效性表示模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 拷贝函数 | 第16-17页 |
| 2.2.2 时效图 | 第17-18页 |
| 2.3 属性间依赖和数据更新 | 第18-19页 |
| 2.3.1 属性间的依赖 | 第18页 |
| 2.3.2 数据更新 | 第18-19页 |
| 2.4 权重计算方法 | 第19页 |
| 2.5 属性类型的分类 | 第19页 |
| 2.6 时效性判定性能评价 | 第19-20页 |
| 2.7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于用户置信度的完备数据时效性判定算法 | 第21-37页 |
| 3.1 查询相关时效性算法分析 | 第21-23页 |
| 3.1.1 最新值查询算法 | 第21-22页 |
| 3.1.2 时效序列查询算法 | 第22-23页 |
| 3.2 用户相关时效性算法分析 | 第23-24页 |
| 3.3 用户置信度的确定 | 第24-25页 |
| 3.4 基于用户置信度的数据时效性判定算法 | 第25-28页 |
| 3.4.1 算法思想 | 第25-26页 |
| 3.4.2 改进的算法流程 | 第26-28页 |
| 3.5 实验 | 第28-29页 |
| 3.5.1 实验准备 | 第28-29页 |
| 3.5.2 实验设计 | 第29页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第29-35页 |
| 3.6.1 改进后对查询相关时效性判定结果的影响 | 第30-31页 |
| 3.6.2 改进后对用户相关时效性判定结果的影响 | 第31-34页 |
| 3.6.3 总体平均性能评价 | 第34-35页 |
| 3.6.4 时间复杂度分析 | 第35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于用户置信度的不完备数据相关时效性判定方法 | 第37-51页 |
| 4.1 不完备数据相关定义 | 第37页 |
| 4.2 相对于查询的基于用户置信度不完备数据时效性判定算法 | 第37-43页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第37-38页 |
| 4.2.2 不完备数据时效性模型建立 | 第38-40页 |
| 4.2.3 主要参数选取 | 第40页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第40-43页 |
| 4.3 相对于用户的基于用户置信度不完备数据时效性判定算法 | 第43页 |
| 4.4 实验 | 第43-44页 |
| 4.4.1 实验准备 | 第43-44页 |
| 4.4.2 实验设计 | 第44页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 4.5.1 规则数目对不完备数据时效性判定结果的影响 | 第44-48页 |
| 4.5.2 总体性能分析 | 第48-49页 |
| 4.5.3 时间复杂度分析 | 第49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 进一步工作 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第59页 |
