基于KD树和R树的多维云数据索引结构研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 本文的主要内容 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 多维索引原理简介 | 第10-16页 |
| 2.1 云计算环境下的双层数据索引 | 第10-13页 |
| 2.2 KD树索引 | 第13-14页 |
| 2.3 R树索引 | 第14-16页 |
| 第三章 基于KD树和R树的云数据索引结构设计 | 第16-28页 |
| 3.1 KD-R云数据索引整体结构分析 | 第16-17页 |
| 3.2 局部数据索引设计 | 第17-19页 |
| 3.3 全局数据索引设计 | 第19-23页 |
| 3.3.1 全局索引数据结构 | 第20-21页 |
| 3.3.2 全局索引构建算法 | 第21-23页 |
| 3.4 基于神经网络的双层索引动态优化策略 | 第23-28页 |
| 3.4.1 多层感知神经网络 | 第24-25页 |
| 3.4.2 双层索引动态优化算法 | 第25-28页 |
| 第四章 基于KD-R索引的多维查询算法 | 第28-36页 |
| 4.1 多维关键字查询算法 | 第28-30页 |
| 4.2 多维范围查询算法 | 第30-31页 |
| 4.3 多维关键字查询优化 | 第31-36页 |
| 4.3.1 在R树上构造优先队列 | 第31-33页 |
| 4.3.2 KD伸展树的设计 | 第33-35页 |
| 4.3.3 时间效率分析 | 第35-36页 |
| 第五章 索引性能测试 | 第36-42页 |
| 5.1 实验目的 | 第36页 |
| 5.2 实验环境 | 第36-37页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第37-42页 |
| 5.3.1 双层索引结构的查询性能测试 | 第37-39页 |
| 5.3.2 多维关键字查询优化算法测试 | 第39-40页 |
| 5.3.3 维度效率测试 | 第40-41页 |
| 5.3.4 神经网络建模结果分析 | 第41-42页 |
| 第六章 总结与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
