| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·数据空间概念及研究现状 | 第10-12页 |
| ·数据空间概念 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·相关工作 | 第12-15页 |
| ·图像特征提取技术 | 第12-14页 |
| ·图像特征索引技术 | 第14-15页 |
| ·本文的贡献 | 第15-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 多特征高维索引M~(2+)-TREE的基本概念 | 第19-29页 |
| ·相似性计算 | 第19-21页 |
| ·文本相似性计算方法 | 第19-20页 |
| ·图像相似性计算方法 | 第20-21页 |
| ·基于度量空间的索引 | 第21-24页 |
| ·M-tree | 第21-22页 |
| ·M~+-tree | 第22-24页 |
| ·M~2-tree | 第24页 |
| ·M~(2+)-tree的概念 | 第24-28页 |
| ·关键向量 | 第25-26页 |
| ·M~(2+)-tree的原理 | 第26页 |
| ·M~(2+)-tree节点结构 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 M~(2+)-TREE索引的操作算法 | 第29-49页 |
| ·节点的插入 | 第29-34页 |
| ·节点的分裂 | 第29-31页 |
| ·节点的重分配 | 第31-34页 |
| ·节点的删除 | 第34页 |
| ·M~(2+)-tree查询算法 | 第34-42页 |
| ·范围查询算法 | 第34-38页 |
| ·最近邻查询(k-NN) | 第38-42页 |
| ·实验结果与评价 | 第42-48页 |
| ·节点插入操作性能分析 | 第42-43页 |
| ·节点删除操作性能分析 | 第43页 |
| ·数据集大小(SC)与查询性能 | 第43-44页 |
| ·特征个数与查询性能 | 第44-45页 |
| ·范围查询 | 第45-47页 |
| ·最近邻查询 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 批量构建M~(2+)-TREE索引 | 第49-61页 |
| ·数据分割技术 | 第49-51页 |
| ·M~(2+)-tree的批量构建 | 第51-55页 |
| ·性能测试与评价 | 第55-59页 |
| ·建树代价 | 第56页 |
| ·范围查询代价的比较 | 第56-57页 |
| ·最近邻查询代价的比较 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 结论 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 读硕士期间发表的论文和参加的项目 | 第69页 |