| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 Skyline查询的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 RDF数据的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 2 相关技术研究 | 第19-29页 |
| 2.1 Skyline查询 | 第19-22页 |
| 2.1.1 单Skyline查询处理算法 | 第19-21页 |
| 2.1.2 多Skyline查询处理算法 | 第21页 |
| 2.1.3 不同应用环境的Skyline查询算法 | 第21-22页 |
| 2.1.4 海量数据的Skyline查询 | 第22页 |
| 2.2 K-支配Skyline查询算法 | 第22-24页 |
| 2.3 RDF数据 | 第24-25页 |
| 2.4 MapReduce计算框架 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 RDF数据的Skyline优化查询机制 | 第29-39页 |
| 3.1 概念描述 | 第29页 |
| 3.2 RDF数据存储结构分析 | 第29-32页 |
| 3.3 RDF数据筛选策略 | 第32-34页 |
| 3.3.1 相关定义 | 第32-33页 |
| 3.3.2 筛选策略及证明 | 第33-34页 |
| 3.4 基于MapReduce的Skyline查询算法 | 第34-38页 |
| 3.4.1 属性连接和数据筛选 | 第34-36页 |
| 3.4.2 支配点计算 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 RDF数据的K-支配Skyline算法研究 | 第39-52页 |
| 4.1 K-支配Skyline查询引入 | 第39-40页 |
| 4.2 概念描述 | 第40-41页 |
| 4.3 K-支配特性 | 第41-42页 |
| 4.3.1 K-支配的循环支配情况 | 第41-42页 |
| 4.3.2 K-支配的支配关系的不传递性 | 第42页 |
| 4.4 基于支配能力的K-支配算法 | 第42-45页 |
| 4.4.1 筛选策略 | 第42-43页 |
| 4.4.2 基于支配能力的K-支配查询算法 | 第43-45页 |
| 4.5 基于空间划分的K-支配算法 | 第45-51页 |
| 4.5.1 划分子空间原理 | 第45-49页 |
| 4.5.2 基于空间划分的K-支配Skyline算法并行化实现 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 实验及结果分析 | 第52-56页 |
| 5.1 实验数据和实验环境 | 第52页 |
| 5.2 实验分析 | 第52-55页 |
| 5.2.1 RDF数据的Skyline优化查询机制实验 | 第52-54页 |
| 5.2.2 RDF数据的K-支配Skyline查询算法实验 | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第62页 |
| 在读期间发表的论文及参与的项目 | 第62页 |
| 发表论文 | 第62页 |
| 参与项目 | 第62页 |
