| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 相关工作 | 第13-24页 |
| 2.1 kNN查询基础知识 | 第13-15页 |
| 2.1.1 问题定义 | 第13页 |
| 2.1.2 kNN查询分类 | 第13-14页 |
| 2.1.3 kNN查询算法的评价标准 | 第14-15页 |
| 2.2 位置敏感哈希 | 第15-21页 |
| 2.2.1 LSH基本原理 | 第15-17页 |
| 2.2.2 常用的相似性度量方法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 LSH种类 | 第18-20页 |
| 2.2.4 LSH优化以及存在的问题 | 第20-21页 |
| 2.3 基于LSH的相关查询算法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 LSB-tree/LSB-forest算法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 RankReduce算法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 一种新的二级混合索引结构-LSRP-tree | 第24-37页 |
| 3.1 RP-tree空间分割算法 | 第24-26页 |
| 3.2 LSRP-tree索引结构 | 第26-28页 |
| 3.2.1 RP-tree层 | 第27-28页 |
| 3.2.2 LSH层 | 第28页 |
| 3.3 基于新索引结构的近似kNN查询算法 | 第28-31页 |
| 3.4 实验评估与分析 | 第31-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于位置敏感哈希的分布式高维索引构造与查询 | 第37-50页 |
| 4.1 Hadoop计算平台 | 第38-40页 |
| 4.1.1 HDFS分布式文件系统 | 第38-39页 |
| 4.1.2 MapReduce编程模型 | 第39-40页 |
| 4.2 基于MapReduce的分布式索引构造 | 第40-42页 |
| 4.2.1 基于LSH的分布式索引概念 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于LSH的分布式索引构造 | 第41-42页 |
| 4.3 基于MapReduce的并行查询算法 | 第42-45页 |
| 4.4 实验评估与分析 | 第45-49页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第45页 |
| 4.4.2 数据集 | 第45-46页 |
| 4.4.3 性能评估 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |