| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关研究工作 | 第15-25页 |
| 2.1 相似度计算关键技术 | 第15-18页 |
| 2.1.1 相似度计算函数 | 第15-17页 |
| 2.1.2 相似连接技术研究现状 | 第17-18页 |
| 2.2 分布式计算框架 | 第18-23页 |
| 2.2.1 Hadoop分布式计算框架 | 第18-20页 |
| 2.2.2 Spark分布式计算框架 | 第20-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 分布式位置信息相似连接 | 第25-39页 |
| 3.1 分布式前缀过滤相似连接 | 第25-29页 |
| 3.1.1 分布式前缀过滤Self-Join | 第25-27页 |
| 3.1.2 分布式前缀过滤RS-Join | 第27-28页 |
| 3.1.3 分布式前缀过滤改进算法O-T相似连接 | 第28-29页 |
| 3.2 双缀过滤算法PSFilter | 第29-35页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第29-32页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第32-34页 |
| 3.2.3 分布式双缀过滤相似连接PSJoin | 第34-35页 |
| 3.3 双缀过滤改进算法PSPFilter | 第35-38页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第35-37页 |
| 3.3.2 分布式双缀过滤改进相似连接PSJoin+ | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 分布式自适应相似连接 | 第39-51页 |
| 4.1 问题描述 | 第39-43页 |
| 4.1.1 l-length固定长度前缀过滤 | 第39-41页 |
| 4.1.2 可变前缀长度最佳长度选取 | 第41-43页 |
| 4.2 分布式自适应相似连接Adap Join | 第43-49页 |
| 4.2.1 基于Hadoop的Ad Join | 第43-46页 |
| 4.2.2 基于Spark的Adap Join | 第46-48页 |
| 4.2.3 分布式Adap Join过滤算法改进 | 第48-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 分布式权重相似连接 | 第51-63页 |
| 5.1 问题描述 | 第51-53页 |
| 5.1.1 权重相似度的定义 | 第51-52页 |
| 5.1.2 基于权重相似连接 | 第52-53页 |
| 5.1.3 权重计算 | 第53页 |
| 5.2 分布式权重过滤算法WTBFilter | 第53-56页 |
| 5.2.1 基于权重过滤算法的基本思想 | 第53-55页 |
| 5.2.2 算法描述 | 第55-56页 |
| 5.2.3 分布式权重过滤相似连接WTBJoin | 第56页 |
| 5.3 分布式后缀权重过滤算法WTFilter | 第56-58页 |
| 5.3.1 基于后缀权重信息过滤算法基本思想 | 第56-57页 |
| 5.3.2 算法描述 | 第57-58页 |
| 5.3.3 分布式权重后缀过滤相似连接WTJoin | 第58页 |
| 5.4 分布式权重过滤改进算法WTPFilter | 第58-61页 |
| 5.4.1 基于权重过滤改进算法WTPFilter基本思想 | 第58-60页 |
| 5.4.2 算法描述 | 第60页 |
| 5.4.3 分布式权重过滤改进算法的相似连接WTPJoin | 第60-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 实验及结果分析 | 第63-77页 |
| 6.1 实验环境与数据集信息 | 第63-64页 |
| 6.1.1 实验环境介绍 | 第63页 |
| 6.1.2 数据集信息 | 第63-64页 |
| 6.2 实验结果与性能分析 | 第64-77页 |
| 6.2.1 基于前缀过滤算法实验结果与性能分析 | 第64-72页 |
| 6.2.2 基于权重过滤算法实验结果与性能分析 | 第72-75页 |
| 6.2.3 本章小结 | 第75-77页 |
| 第7章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第77-78页 |
| 7.2 下一步工作 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻硕期间参加的项目以及成果 | 第85页 |
