| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 时间序列数据挖掘 | 第12-15页 |
| 1.2.2 面向文物保护的时间序列数据存储管理 | 第15-16页 |
| 1.3 面临的主要问题 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 相关技术 | 第20-31页 |
| 2.1 时间序列数据相似性度量 | 第20-23页 |
| 2.2 时间序列数据聚合top-k查询 | 第23-26页 |
| 2.2.1 I/O高效算法模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 移动小波树索引 | 第24-26页 |
| 2.3 时间序列数据存储系统概述 | 第26-30页 |
| 2.3.1 时间序列数据库 | 第26-28页 |
| 2.3.2 Elasticsearch概述 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于形状信息的相似性度量方法 | 第31-48页 |
| 3.1 时间序列相似性问题分析 | 第31-33页 |
| 3.2 问题定义及算法动机 | 第33-35页 |
| 3.2.1 问题定义 | 第33-34页 |
| 3.2.2 算法动机 | 第34-35页 |
| 3.3 基于形状信息的相似性度量 | 第35-41页 |
| 3.3.1 时间序列数据预处理 | 第36页 |
| 3.3.2 形状信息提取模型 | 第36-40页 |
| 3.3.3 趋势距离函数 | 第40-41页 |
| 3.4 实验结果 | 第41-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 I/O高效的时间序列数据聚合top-k查询 | 第48-72页 |
| 4.1 时间序列数据聚合top-k问题分析 | 第48-49页 |
| 4.2 问题定义及相关说明 | 第49-50页 |
| 4.3 I/O高效的聚合top-k查询算法 | 第50-67页 |
| 4.4 实验结果 | 第67-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 面向文物保护的时间序列数据管理原型系统 | 第72-81页 |
| 5.1 建设需求 | 第72-73页 |
| 5.2 系统建设目标 | 第73页 |
| 5.3 系统设计方案 | 第73-77页 |
| 5.3.1 技术路线 | 第73-74页 |
| 5.3.2 关键功能模块设计 | 第74-77页 |
| 5.4 系统实现 | 第77-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-84页 |
| 6.1 总结 | 第81-82页 |
| 6.2 展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间主要工作 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |