| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·课题研究背景 | 第13-14页 |
| ·本文研究工作 | 第14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关工作 | 第16-35页 |
| ·数据流 | 第16-17页 |
| ·数据流管理系统 | 第17-23页 |
| ·数据流管理系统体系结构 | 第17-19页 |
| ·数据流管理系统实例 | 第19-23页 |
| ·窗口模型 | 第23-26页 |
| ·快照式窗口 | 第24页 |
| ·界标式窗口 | 第24页 |
| ·滑动式窗口 | 第24-25页 |
| ·跳动窗口 | 第25-26页 |
| ·概要技术 | 第26-29页 |
| ·直方图方法 | 第27-28页 |
| ·抽样方法 | 第28-29页 |
| ·小波方法 | 第29页 |
| ·哈希方法 | 第29页 |
| ·重复检测 | 第29-34页 |
| ·Bloom Filter 的介绍 | 第29-33页 |
| ·现有重复数据检测方法的分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于 Bloom Filter 的自适应重复检测方法 | 第35-48页 |
| ·基本概念与定义 | 第35-37页 |
| ·滑动窗口分块 | 第37-39页 |
| ·问题提出 | 第37-38页 |
| ·解决方法 | 第38-39页 |
| ·数据分块中Bloom Filter 长度的确定 | 第39-40页 |
| ·自适应滑动策略 | 第40-47页 |
| ·基本思想 | 第40-43页 |
| ·处理实例 | 第43-44页 |
| ·相关算法 | 第44-47页 |
| ·Adaptive Bloom Filter 方法的误差分析 | 第47页 |
| ·空间和时间复杂度 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 分布式系统上重复数据的检测 | 第48-54页 |
| ·问题提出 | 第48-49页 |
| ·解决方案 | 第49-52页 |
| ·错误率分析 | 第52页 |
| ·相关算法 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第54-59页 |
| ·参数设置 | 第54-55页 |
| ·数据流设置 | 第54-55页 |
| ·k、T 等参数设置 | 第55页 |
| ·错误率分析 | 第55-58页 |
| ·时间分析 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第64-65页 |