海量信息的极大点查询算法优化及应用研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 插图索引 | 第11-13页 |
| 附表索引 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-19页 |
| ·研究背景 | 第14-16页 |
| ·论文创新点 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 极大点查询算法研究综述 | 第19-28页 |
| ·极大点查询定义 | 第19-20页 |
| ·极大点查询内存储算法 | 第20-23页 |
| ·外存储算法简介 | 第23-25页 |
| ·极大点查询外存储算法 | 第25-28页 |
| 第3章 内存储极大点查询算法优化 | 第28-44页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·一个体积优先的极大点查询算法 | 第28-31页 |
| ·算法运行速度实验分析 | 第31-32页 |
| ·算法期望运行时间复杂度的理论证明 | 第32-44页 |
| ·二维空间中定理 3.1 的证明 | 第33-38页 |
| ·三维空间中定理 3.1 的证明 | 第38-40页 |
| ·d 维空间中定理 3.1 的证明 | 第40-44页 |
| 第4章 外存储极大点查询算法优化 | 第44-54页 |
| ·线性 I/O 次数的外存储极大点查询算法 | 第44-45页 |
| ·二维数据的算法可靠性证明 | 第45-48页 |
| ·二维数据的算法实验与分析 | 第48-49页 |
| ·高维数据算法可靠性的证明 | 第49-52页 |
| ·高维数据的算法实验与分析 | 第52-54页 |
| 第5章 极大点查询算法在数据库查询中的应用 | 第54-62页 |
| ·背景 | 第54-55页 |
| ·目前已有的 Skyline 查询算法 | 第55-59页 |
| ·极大点查询算法在 Skyline 查询中的应用 | 第59-62页 |
| 第6章 金融网络中社团结构研究和极大点的应用 | 第62-90页 |
| ·复杂网络及社团结构介绍 | 第62-71页 |
| ·构造金融网络 | 第71-78页 |
| ·在时间窗中探测和匹配社团 | 第78-79页 |
| ·金融网络中社团的特性 | 第79-84页 |
| ·极大点查询在股票投资组合中的应用 | 第84-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 结论 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 附录 A（攻读学位期间所发表的学术论文） | 第99-100页 |
| 附录 B（各社团包含企业情况表） | 第100-106页 |
