模糊、动态多维数据建模理论与方法研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-32页 |
| ·研究背景 | 第15-19页 |
| ·数据仓库技术 | 第15-16页 |
| ·联机分析处理技术 | 第16-17页 |
| ·多维数据模型 | 第17-18页 |
| ·论文研究的项目支撑 | 第18-19页 |
| ·相关技术及国内外研究现状 | 第19-27页 |
| ·普通多维数据模型 | 第19-23页 |
| ·多维数据聚集技术 | 第23-24页 |
| ·模糊粒度计算理论 | 第24-25页 |
| ·连续数据流的管理与分析 | 第25-27页 |
| ·论文的研究内容与主要工作 | 第27-30页 |
| ·研究思路及主要研究内容 | 第27-28页 |
| ·论文的主要工作和主要创新点 | 第28-30页 |
| ·论文组织结构 | 第30-32页 |
| 第二章 支持模糊维的多维数据模型 | 第32-56页 |
| ·多维数据模型概述 | 第32-34页 |
| ·多维数据模型基本概念 | 第32-33页 |
| ·基本分析操作 | 第33-34页 |
| ·普通维结构的形式化描述 | 第34-36页 |
| ·模糊维结构的多维数据模型 | 第36-43页 |
| ·模糊维 | 第37-41页 |
| ·模糊维结构多维数据模型 | 第41-43页 |
| ·OLAP分析操作 | 第43-47页 |
| ·模糊聚集问题及处理 | 第47-51页 |
| ·元素部分聚集问题 | 第48-49页 |
| ·模糊聚集处理方法 | 第49-51页 |
| ·与已有工作的比较分析 | 第51-54页 |
| ·扩展多维数据模型 | 第51-52页 |
| ·空间多维数据模型 | 第52页 |
| ·复杂多维数据模型 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第三章 基于聚类的模糊维构建方法 | 第56-79页 |
| ·基于模糊聚类的模糊维构建 | 第56-62页 |
| ·建立对象间模糊相似关系 | 第56-59页 |
| ·计算模糊等价闭包 | 第59-60页 |
| ·形成模糊维层次结构 | 第60-61页 |
| ·建立元素聚集关系 | 第61-62页 |
| ·基于相对密度聚类的模糊等价关系构建 | 第62-70页 |
| ·有关相对密度的概念 | 第63-64页 |
| ·基于相对密度的聚类算法 | 第64-66页 |
| ·建立模糊等价关系 | 第66-67页 |
| ·聚类算法的增量式扩展 | 第67-70页 |
| ·实验分析 | 第70-77页 |
| ·实验条件 | 第70-71页 |
| ·算法RDBClustering聚类实验 | 第71-76页 |
| ·模糊等价关系的构建实验 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 数据流多层次窗口模型及在线聚集方法 | 第79-100页 |
| ·数据流管理与分析的难点 | 第79-83页 |
| ·传统数据管理和数据流管理的比较 | 第79-81页 |
| ·数据流处理的典型模型 | 第81-83页 |
| ·多层次时间窗口模型 | 第83-87页 |
| ·相关定义 | 第83-85页 |
| ·多层次时间窗口模型 | 第85-87页 |
| ·过期数据的金字塔快照存储结构 | 第87-88页 |
| ·数据流的在线聚集与近似查询 | 第88-98页 |
| ·数据流多粒度聚集树结构 | 第88-91页 |
| ·数据流多粒度聚集树在线聚集算法 | 第91-94页 |
| ·基于多粒度聚集树的数据流近似聚集查询 | 第94-98页 |
| ·性能分析 | 第98-99页 |
| ·存储空间 | 第98页 |
| ·处理时间 | 第98页 |
| ·查询结果精度 | 第98-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第五章 数据流动态多维数据模型及多维聚集方法 | 第100-120页 |
| ·数据流多维数据模型 | 第100-102页 |
| ·基于先验路径的数据流多维聚集 | 第102-105页 |
| ·相关概念 | 第102-103页 |
| ·基于多维聚集树的在线聚集算法 | 第103-105页 |
| ·基于模糊聚类的数据流基本单元物化方法 | 第105-116页 |
| ·基于相对密度的数据流模糊聚类算法 | 第106-112页 |
| ·基于模糊聚类的基本单元物化方法 | 第112-115页 |
| ·数据流聚集查询的非精确程度 | 第115-116页 |
| ·实验分析 | 第116-119页 |
| ·实验条件 | 第116页 |
| ·算法RDFCluStream实验分析 | 第116-119页 |
| ·在线同步聚类聚集的时间分析 | 第119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 第六章 结论与展望 | 第120-124页 |
| ·论文主要贡献 | 第120-122页 |
| ·进一步的工作 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-136页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第136-138页 |
| 作者在学期间参与的科研项目及所获科研奖项 | 第138页 |
