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轮廓查询处理技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-25页
    1.1 研究背景及意义第11-14页
    1.2 相关技术及研究成果第14-22页
        1.2.1 轮廓查询的研究成果第14-18页
        1.2.2 轮廓扩展查询的研究成果第18-22页
    1.3 本文的研究内容和主要贡献第22-23页
    1.4 本文的组织结构第23-25页
第2章 子空间中全局轮廓查询算法的研究第25-51页
    2.1 问题背景第25-28页
    2.2 问题定义第28-29页
    2.3 单查询了空间全局轮廓查询处理第29-38页
        2.3.1 RB-tree索引第29-31页
        2.3.2 子空间中全局轮廓算法SSRB第31-34页
        2.3.3 改进的子空间全局轮廓算法OSSB第34-38页
    2.4 多查询子空间全局轮廓查询处理第38-43页
        2.4.1 查询分组策略第38-41页
        2.4.2 MSRB算法描述第41-43页
    2.5 实验分析第43-50页
        2.5.1 实验设置第43-44页
        2.5.2 维度变化对算法性能的影响第44-47页
        2.5.3 数据量大小变化对算法性能的影响第47-50页
    2.6 本章小结第50-51页
第3章 分布式环境下轮廓连接查询算法的研究第51-75页
    3.1 问题背景第51-53页
    3.2 问题定义第53-54页
    3.3 分布式环境下轮廓连接查询处理第54-66页
        3.3.1 分布式环境下轮廓连接的处理框架第54-55页
        3.3.2 DSJQ-候选集计算第55-61页
        3.3.3 DSJQ-轮廓计算第61-66页
    3.4 实验分析第66-74页
        3.4.1 实验设置第66-67页
        3.4.2 旋转调度策略的性能第67-70页
        3.4.3 DSJQ算法的性能第70-74页
    3.5 本章小结第74-75页
第4章 数据流环境下动态轮廓查询算法的研究第75-105页
    4.1 问题背景第75-78页
    4.2 问题定义第78-79页
    4.3 数据流环境下动态轮廓查询处理第79-95页
        4.3.1 组合式索引结构第79-84页
        4.3.2 数据流上动态轮廓的基本性质第84-87页
        4.3.3 基本的数据流上动态轮廓算法BDS~2第87-91页
        4.3.4 改进的数据流上动态轮廓算法IDS~2第91-93页
        4.3.5 算法分析第93-95页
    4.4 实验分析第95-104页
        4.4.1 实验设置第95-97页
        4.4.2 初始化过程实验评估第97-100页
        4.4.3 更新维护过程实验评估第100-104页
    4.5 本章小结第104-105页
第5章 数据流环境下K代表轮廓算法的研究第105-131页
    5.1 问题背景第105-108页
        5.1.1 数据流环境下代表性的衡量第106-107页
        5.1.2 数据流环境下计算k代表轮廓的挑战第107-108页
    5.2 问题定义第108-110页
    5.3 数据流环境下k-LDS查询处理第110-121页
        5.3.1 k-LDS问题概述第110-111页
        5.3.2 2维空间上的k-LDS计算第111-118页
        5.3.3 d维空间上的k-LDS计算(d≥3)第118-121页
    5.4 实验分析第121-129页
        5.4.1 实验设置第121页
        5.4.2 数据流环境下k代表轮廓的代表性衡量第121-125页
        5.4.3 贪心算法的准确性比较第125-127页
        5.4.4 算法效率评价第127-129页
    5.5 本章小结第129-131页
第6章 结束语第131-135页
    6.1 本文工作总结第131-132页
    6.2 未来的研究方向第132-135页
参考文献第135-145页
致谢第145-146页
攻博期间发表的论文第146-149页
攻博期间参与的项目第149页

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