| 中文摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-34页 |
| 1.1 不确定数据背景知识 | 第14-25页 |
| 1.1.1 不确定数据来源分析 | 第14-15页 |
| 1.1.2 多维不确定数据建模 | 第15-18页 |
| 1.1.3 多维不确定数据索引 | 第18-25页 |
| 1.2 多维不确定数据查询技术 | 第25-28页 |
| 1.2.1 多维不确定数据上的Top-k查询 | 第25页 |
| 1.2.2 多维不确定数据上的最优位置选择查询 | 第25-26页 |
| 1.2.3 多维不确定数据上的最近邻和反最近邻查询 | 第26-27页 |
| 1.2.4 多维不确定数据上的其他查询 | 第27-28页 |
| 1.3 多维不确定数据上查询亟需解决的问题 | 第28-30页 |
| 1.3.1 多维不确定数据查询效率问题 | 第28页 |
| 1.3.2 Top-k查询存在的问题 | 第28页 |
| 1.3.3 最优位置选择查询存在的问题 | 第28-29页 |
| 1.3.4 反最近邻查询存在的问题 | 第29-30页 |
| 1.4 本文的研究内容和组织结构 | 第30-34页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第30-32页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第32-34页 |
| 第二章 多维不确定数据上的概率模糊Top-k查询 | 第34-54页 |
| 2.1 研究背景 | 第34-36页 |
| 2.2 相关工作 | 第36-38页 |
| 2.2.1 不确定数据上的Top-k查询 | 第36-37页 |
| 2.2.2 模糊理论 | 第37-38页 |
| 2.2.3 模糊查询 | 第38页 |
| 2.3 预备知识 | 第38-41页 |
| 2.3.1 概率模糊Top-k查询定义 | 第38-40页 |
| 2.3.2 不确定对象划分 | 第40-41页 |
| 2.4 基于上下限的隶属度包络面算法 | 第41-47页 |
| 2.4.1 查询框架及剪枝方法 | 第42-43页 |
| 2.4.2 隶属度包络面算法 | 第43-47页 |
| 2.5 隶属度中间面算法 | 第47-48页 |
| 2.6 论分析 | 第48-50页 |
| 2.6.1 算法复杂度 | 第48-49页 |
| 2.6.2 误差分析 | 第49-50页 |
| 2.7 实验评估 | 第50-53页 |
| 2.7.1 实验设置 | 第50页 |
| 2.7.2 实验结果 | 第50-53页 |
| 2.8 本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 基于可能世界模型的多阈值模糊排序查询 | 第54-74页 |
| 3.1 研究背景 | 第54-56页 |
| 3.2 相关工作 | 第56-58页 |
| 3.2.1 基于α-截集的模糊查询 | 第56-57页 |
| 3.2.2 模糊截集理论 | 第57-58页 |
| 3.3 预备知识 | 第58-63页 |
| 3.3.1 属性级不确定的可能世界模型 | 第58-59页 |
| 3.3.2 元组级不确定的可能世界模型 | 第59页 |
| 3.3.3 多阈值模糊排序查询定义 | 第59-62页 |
| 3.3.4 查询性质分析 | 第62-63页 |
| 3.4 基于可能世界模型的多阈值模糊排序查询算法 | 第63-67页 |
| 3.4.1 基本算法 | 第63页 |
| 3.4.2 查询框架及剪枝方法 | 第63-65页 |
| 3.4.3 增量隶属度算法 | 第65-67页 |
| 3.5 论分析 | 第67-68页 |
| 3.6 实验评估 | 第68-72页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第68页 |
| 3.6.2 实验结果 | 第68-72页 |
| 3.7 本章小结 | 第72-74页 |
| 第四章 空间不确定对象上的组最优位置选择查询 | 第74-100页 |
| 4.1 研究背景 | 第74-77页 |
| 4.2 相关工作 | 第77-78页 |
| 4.2.1 最优位置选择查询 | 第77-78页 |
| 4.2.2 其它空间位置选择问题 | 第78页 |
| 4.3 预备知识 | 第78-82页 |
| 4.3.1 覆盖集合 | 第78-81页 |
| 4.3.2 问题定义 | 第81页 |
| 4.3.3 查询框架 | 第81-82页 |
| 4.4 生成覆盖集 | 第82-87页 |
| 4.4.1 采样方法 | 第83-85页 |
| 4.4.2 闭合多边形方法 | 第85-87页 |
| 4.5 选择覆盖集 | 第87-93页 |
| 4.5.1 局部最优选择算法 | 第87-89页 |
| 4.5.2 全局最优选择算法 | 第89-92页 |
| 4.5.3 算法复杂度分析 | 第92-93页 |
| 4.6 实验评估 | 第93-98页 |
| 4.6.1 实验设置 | 第93-95页 |
| 4.6.2 实验结果 | 第95-98页 |
| 4.7 本章小结 | 第98-100页 |
| 第五章 基于马尔科夫模型的间隔反最近邻查询 | 第100-124页 |
| 5.1 研究背景 | 第100-102页 |
| 5.2 相关工作 | 第102-103页 |
| 5.3 预备知识 | 第103-108页 |
| 5.3.1 空间移动不确定对象模型 | 第103-105页 |
| 5.3.2 间隔反最近邻查询定义 | 第105-107页 |
| 5.3.3 间隔反最近邻查询框架 | 第107-108页 |
| 5.4 剪枝技术 | 第108-113页 |
| 5.4.1 空间剪枝 | 第108-111页 |
| 5.4.2 概率剪枝 | 第111-113页 |
| 5.5 验证方法 | 第113-118页 |
| 5.5.1 基本验证算法 | 第113-115页 |
| 5.5.2 概率分解验证算法 | 第115-118页 |
| 5.6 实验评估 | 第118-122页 |
| 5.6.1 实验设置 | 第118-120页 |
| 5.6.2 实验结果 | 第120-122页 |
| 5.7 本章小结 | 第122-124页 |
| 第六章 结论 | 第124-128页 |
| 6.1 本文的主要贡献与结论 | 第124-125页 |
| 6.2 未来工作的展望 | 第125-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第138-140页 |
| 参加科研课题情况 | 第140-142页 |
| 个人简历 | 第142页 |