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基于聚类的动态物化视图选择研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-17页
   ·研究背景及意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-15页
   ·本文的主要工作第15页
   ·本文的结构安排第15-17页
第二章 数据仓库与物化视图技术第17-28页
   ·数据仓库的定义及特点第17-18页
   ·数据仓库的体系结构第18-20页
   ·多维数据模型第20-23页
     ·星型模型第20-22页
     ·雪花模型第22-23页
   ·物化视图技术第23-27页
     ·物化视图的选择第23-24页
     ·物化视图的维护第24-26页
     ·物化视图的利用第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 基于频繁闭项目集的聚类算法研究第28-44页
   ·聚类分析基本概念第28-33页
     ·聚类分析定义和分类第28页
     ·距离和相似系数第28-32页
     ·聚类分析的过程第32-33页
   ·频繁闭项目集挖掘算法研究第33-37页
   ·基于频繁闭项目集的聚类算法第37-41页
     ·算法流程设计第38页
     ·关联度计算第38-39页
     ·相似度计算第39-40页
     ·执行k均值聚类算法第40-41页
   ·实验结果与分析第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 静态物化视图选择算法研究第44-56页
   ·数据立方体格图第44-45页
   ·代价模型第45-47页
     ·代价估算第45-46页
     ·效益公式第46-47页
   ·静态物化视图选择算法第47-50页
     ·Greedy算法第47-49页
     ·BPUS算法第49页
     ·PBS算法第49-50页
   ·静态物化视图选择算法改进第50-52页
     ·算法思想概述第50-51页
     ·算法伪代码描述第51-52页
   ·实验结果与分析第52-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 基于聚类的动态物化视图选择算法研究第56-65页
   ·候选物化视图的获取第56-58页
   ·物化视图的选择算法第58-60页
     ·代价模型第58-59页
     ·目标函数第59-60页
     ·物化视图的选择第60页
   ·算法流程设计第60-62页
   ·实验结果与分析第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
   ·总结第65-66页
   ·展望第66-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-71页
附录一:读研期间发表和录用论文目录第71-72页
附录二:参与的科研项目第72页

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