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对偶连接问题的哈希算法研究

目录第1-5页
摘要第5-8页
ABSTRACT第8-11页
第一章 绪论第11-23页
   ·研究背景及现状第12-16页
   ·预备知识第16-18页
   ·随机方法的技术挑战第18-20页
   ·本文的研究成果第20-22页
   ·本文的组织第22-23页
第二章 哈希模式与关系度量第23-37页
   ·研究背景第23-26页
   ·一组有代表性的关系度量的哈希模式第26-32页
     ·Jaccard系数的哈希模式第27-28页
     ·MinMax Index的哈希模式第28-30页
     ·余弦相似度的哈希模式第30-32页
   ·关于哈希模式存在性的结论第32-35页
   ·本章小结第35-37页
第三章 估计模型第37-49页
   ·相关工作第37-38页
   ·通用估计模型:设计与分析第38-41页
   ·基于估计的剪枝算法第41-42页
   ·复杂度分析第42-44页
   ·经验分析第44-47页
   ·本章小结第47-49页
第四章 过滤器模型第49-62页
   ·研究背景第49页
   ·过滤器模型第49-53页
     ·(p_1,p_2,ε)过滤器模型第50-51页
     ·B-LSH过滤器的构造与分析第51-53页
     ·复杂度分析第53页
   ·具有更高成本效益的A-LSH随机过滤器第53-61页
     ·B-LSH过滤器的质量-效益背反第53-55页
     ·改进的A-LSH随机过滤器的设计第55-56页
     ·正确性及成本效益分析第56-61页
   ·本章小结第61-62页
第五章 通用模型对应用问题的解决第62-96页
   ·置信度关联规则挖掘第63-74页
     ·研究背景第63-64页
     ·相关工作第64-65页
     ·对于置信度度量的估计模型第65-69页
     ·算法的复杂度第69-70页
     ·实验第70-73页
     ·讨论第73-74页
   ·在PEARSON系数下识别统计相关项第74-87页
     ·相关工作第74页
     ·问题描述与规约第74-76页
     ·算法第76-79页
     ·分析第79-81页
     ·实验分析第81-86页
     ·讨论第86-87页
   ·加权集合对象的相似性连接第87-95页
     ·研究背景第87-88页
     ·问题规约第88-89页
     ·基于p-稳定分布LSH模式第89-91页
     ·估计模型的哈希模式构造第91-93页
     ·实验分析第93-94页
     ·讨论第94-95页
   ·本章小结第95-96页
第六章 总结与未来工作第96-98页
   ·本文工作的总结第96页
   ·未来的工作第96-98页
参考文献第98-108页
攻读学位期间作者的工作成果第108-109页
致谢第109-110页

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