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一种基于遗传算法的SPARQL静态查询优化方法

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·研究背景第10-12页
   ·研究现状第12-14页
   ·主要工作与组织结构第14-16页
第2章 相关技术介绍第16-25页
   ·RDF与SPARQL简介第16-20页
     ·资源描述框架RDF第16-17页
     ·SPARQL查询语言第17-20页
   ·RDF存储机制第20-21页
   ·Jena和Jena ARQ第21-23页
   ·本章小结第23-25页
第3章 GA-Based SPARQL静态查询优化算法第25-45页
   ·SPARQL静态查询优化问题定义第25-30页
   ·遗传算法的基本原理第30-31页
   ·SPARQL查询计划的编码表示第31-35页
     ·左线性树编码第32页
     ·浓密树编码第32-33页
     ·序数编码机制进一步讨论第33-35页
   ·查询计划适应度函数的设计第35-36页
   ·遗传进化算子第36-41页
     ·选择算子第37-38页
     ·交叉算子第38-40页
     ·变异算子第40-41页
   ·种群初始化第41-42页
   ·终止条件第42-43页
   ·GA-Based SPARQL优化算法流程第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第4章 实验设计第45-50页
   ·Benchmark描述第45-46页
   ·实验设计与结果第46-49页
     ·最优化算法的性能分析第47-48页
     ·查询响应时间评估第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 总结与展望第50-52页
   ·本文总结第50-51页
   ·未来展望第51-52页
参考文献第52-55页
附录第55-57页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第57-58页
致谢第58页

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