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基于众包的数据查询处理关键技术研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第9-24页
    1.1 选题背景和研究动机第9-21页
        1.1.1 大数据时代第9页
        1.1.2 众包技术第9-16页
        1.1.3 基于众包的数据查询处理第16-21页
    1.2 主要研究内容和贡献点第21-23页
    1.3 章节安排第23-24页
第2章 自适应的多属性众包连接查询第24-47页
    2.1 引言第24-28页
        2.1.1 研究背景第24-25页
        2.1.2 研究动机第25-27页
        2.1.3 方法概要第27-28页
    2.2 问题描述第28-30页
        2.2.1 基于众包的连接查询操作框架第28页
        2.2.2 问题生成第28-29页
        2.2.3 答案整合第29-30页
    2.3 基于分类和基于排序的问题生成方法第30-33页
        2.3.1 基于分类的问题生成方法第30-31页
        2.3.2 基于排序的问题生成方法第31-32页
        2.3.3 属性选择第32-33页
    2.4 CSCER第33-39页
        2.4.1 分类-排序问题生成方法第33-34页
        2.4.2 分类-排序-聚类问题生成方法第34-35页
        2.4.3 自适应属性选择第35-38页
        2.4.4 CSCER工作流程第38-39页
    2.5 实验结果与分析第39-45页
        2.5.1 实验设置第40-41页
        2.5.2 问题生成方法评测第41-45页
        2.5.3 众包连接操作结果评测第45页
    2.6 本章小结第45-47页
第3章 众包环境下多谓词查询优化第47-71页
    3.1 引言第47-51页
        3.1.1 研究背景第47-48页
        3.1.2 研究动机第48-50页
        3.1.3 方法概要第50-51页
    3.2 预备知识第51-54页
        3.2.1 基于采样的众包选择查询框架第51-52页
        3.2.2 谓词顺序生成第52-53页
        3.2.3 暴力序列生成方法第53-54页
    3.3 基于随机序列的最优选择算法第54-59页
        3.3.1 基本框架第54-57页
        3.3.2 质量和代价分析第57-59页
    3.4 基于过滤的序列选择算法第59-64页
        3.4.1 谓词选择性第60-62页
        3.4.2 基于过滤的序列选择第62-64页
    3.5 实验结果与分析第64-70页
        3.5.1 实验设置第64-66页
        3.5.2 参数k评测第66-67页
        3.5.3 参数η评测第67-69页
        3.5.4 参数C评测第69-70页
    3.6 本章小结第70-71页
第4章 众包环境下增量式答案整合第71-96页
    4.1 引言第71-74页
        4.1.1 研究背景第71-72页
        4.1.2 研究动机第72-74页
        4.1.3 方法概要第74页
    4.2 问题描述第74-76页
    4.3 Inquire框架第76-78页
    4.4 问题模型与工人模型第78-81页
        4.4.1 问题模型第78-79页
        4.4.2 工人模型第79-81页
    4.5 问题模型和工人模型的更新策略第81-88页
        4.5.1 问题模型更新策略第81-87页
        4.5.2 工人模型更新策略第87-88页
    4.6 实验结果与分析第88-95页
        4.6.1 实验设置第88-89页
        4.6.2 工人模型评测第89-90页
        4.6.3 问题结果质量评测第90-93页
        4.6.4 运行时间评测第93-95页
    4.7 本章小结第95-96页
第5章 总结与展望第96-98页
    5.1 论文主要研究工作总结第96-97页
    5.2 进一步研究工作及展望第97-98页
参考文献第98-107页
致谢第107-109页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第109页

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