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电子商务Web数据库不精确查询方法研究

致谢第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-14页
1 绪论第14-27页
   ·研究背景与动机第14-17页
   ·国内外相关研究的现状与分析第17-23页
     ·查询松弛技术的研究第17-19页
     ·查询结果排序技术的研究第19-22页
     ·Top-k 检索技术的研究第22-23页
   ·研究目标与意义第23-24页
   ·本文工作第24-27页
     ·研究内容第24-25页
     ·论文的组织结构第25-27页
2 相关理论和技术第27-40页
   ·电子商务Web 数据库第27-31页
     ·电子商务Web 数据库定义第27页
     ·查询处理模式第27-28页
     ·查询接口第28-30页
     ·查询日志第30-31页
   ·关系数据模型第31-34页
     ·基本概念第31-32页
     ·函数依赖第32-34页
     ·多值依赖第34页
   ·相关算法和技术第34-37页
     ·关联规则挖掘算法第35-37页
     ·直方图技术第37页
   ·整体解决方案第37-38页
   ·测试数据集第38-39页
   ·本章小结第39-40页
3 基于近似函数依赖关系的不精确查询方法第40-69页
   ·引言第40-41页
   ·不精确查询基本思想和定义第41-42页
     ·不精确查询基本思想第41-42页
     ·不精确查询及相关定义第42页
   ·近似函数依赖关系提取、属性松弛排序与重要程度评估第42-56页
     ·基本概念第42-43页
     ·近似函数依赖关系提取第43-49页
     ·求近似候选码第49-54页
     ·属性松弛顺序排序与重要程度分配第54-56页
   ·文本型属性值之间的相似度评估第56-59页
   ·查询松弛与结果排序第59-61页
     ·查询松弛重写第59-61页
     ·查询结果排序第61页
   ·性能实验分析第61-68页
     ·实验环境第61-62页
     ·属性松弛顺序排序算法性能测试第62-64页
     ·相似度评估算法鲁棒性测试第64-65页
     ·查询松弛和结果排序效果测试第65-68页
   ·本章小结第68-69页
4 基于概率信息检索模型的查询结果排序方法第69-87页
   ·引言第69-70页
   ·概率信息检索模型第70-71页
   ·基于PIR 模型的结构化元组相关性评估第71-74页
     ·结构化数据下的PIR 模型第71-72页
     ·有限独立模型第72页
     ·消除独立性假设第72-74页
   ·不精确查询下的查询结果排序方法第74-81页
     ·相关性评估第74-76页
     ·特殊情形第76-80页
     ·实现方法第80-81页
   ·性能实验分析第81-86页
     ·实验环境第81-82页
     ·查询结果准确率测试第82-84页
     ·查询日志大小对排序准确率的影响测试第84页
     ·查询指定属性个数对排序准确率的影响测试第84-85页
     ·响应时间测试第85-86页
   ·本章小结第86-87页
5 基于TA 算法的查询结果 TOP-K 检索方法第87-108页
   ·引言第87-88页
   ·Top-k 检索与 TA 算法第88-90页
     ·Top-k 检索第88页
     ·TA 算法第88-90页
   ·基于TA 算法的top-k 检索方法第90-95页
     ·相关性评估第90-92页
     ·解决方案第92-95页
   ·实现算法第95-102页
     ·元组列表创建第95-96页
     ·元组列表聚类第96-98页
     ·Top-k 检索第98-101页
     ·无关元组处理第101-102页
   ·性能实验分析第102-107页
     ·实验环境第102页
     ·元组列表聚类算法测试第102-103页
     ·检索到的top-k 个元组的准确性测试第103-105页
     ·Top-k 检索算法的性能测试第105-107页
   ·本章小结第107-108页
6 结论第108-112页
   ·本文的主要贡献与结论第108-109页
   ·未来的工作第109-112页
参考文献第112-122页
作者简历第122-124页
学位论文数据集第124-125页

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