| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 Web Graph 压缩的概述 | 第8-9页 |
| 1.3 本论文的主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 Web Graph 概念结构及其性质 | 第11-17页 |
| 2.1 Web Graph 的概念和结构 | 第11-13页 |
| 2.1.1 Web Graph 的概念 | 第11页 |
| 2.1.2 Web Graph 的结构 | 第11-13页 |
| 2.2 Web Graph 的相关性质 | 第13-16页 |
| 2.2.1 Power-law 分布 | 第13-14页 |
| 2.2.2 Web Graph 中的 Power-Law 分布 | 第14-15页 |
| 2.2.3 Web Graph 的本地性和相似性 | 第15-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 Web Graph 架构及 BV 压缩算法 | 第17-37页 |
| 3.1 连接服务器 | 第17-19页 |
| 3.1.1 链接文件 | 第17-18页 |
| 3.1.2 地址数据库 | 第18-19页 |
| 3.2 链接数据库 | 第19-22页 |
| 3.2.1 Link Database1 与邻接序列编码 | 第19页 |
| 3.2.2 Link Database2 与单链表差值压缩 | 第19-21页 |
| 3.2.3 Link Database3 与交叉序列引用压缩 | 第21-22页 |
| 3.3 BV 压缩存储架构及算法 | 第22-36页 |
| 3.3.1 BV 压缩存储架构 | 第22-23页 |
| 3.3.2 大数化小数的压缩编码格式 | 第23-28页 |
| 3.3.3 存储小数据的编码方法 | 第28-32页 |
| 3.3.4 引用链与滑动窗口 | 第32-34页 |
| 3.3.5 BV 算法 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 BV 算法的两种改进方案 | 第37-45页 |
| 4.1 近似最优引用序列的压缩算法 | 第37-41页 |
| 4.1.1 近似最优引用序列压缩算法的描述 | 第37-39页 |
| 4.1.2 近似最优引用序列压缩算法的优点 | 第39页 |
| 4.1.3 近似最优引用序列压缩算法的实现 | 第39-41页 |
| 4.2 合并最优引用序列的压缩算法 | 第41-44页 |
| 4.2.1 合并最优引用序列压缩算法的描述 | 第41-42页 |
| 4.2.2 合并最优引用序列压缩算法的优点 | 第42页 |
| 4.2.3 合并最优引用序列压缩算法的实现 | 第42-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验与分析 | 第45-51页 |
| 5.1 实验数据与内容 | 第45-46页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第45页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第45-46页 |
| 5.1.3 实验内容 | 第46页 |
| 5.2 实验结果与分析对比 | 第46-50页 |
| 5.2.1 实验结果 | 第46-48页 |
| 5.2.2 对比分析 | 第48-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
