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选择性估算的新算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-13页
   ·研究背景第11页
   ·研究内容第11-12页
   ·研究成果第12页
   ·论文结构第12-13页
第二章 相关工作第13-32页
   ·直方图简介第13-19页
     ·基于直方图算法在查询优化中的一些问题第13-15页
     ·直方图的分类第15-17页
     ·等宽直方图第17-19页
   ·一维直方图方法第19-24页
     ·等高直方图第19-20页
     ·V-optimal直方图第20-21页
     ·End-biased直方图第21-22页
     ·Maxdiff直方图和Compressed直方图第22-24页
   ·多维直方图第24-29页
     ·多维等高直方图第24-25页
     ·MHIST直方图第25-26页
     ·Minskew直方图第26-27页
     ·GENHIST直方图第27-28页
     ·STHistograms(STGrid)第28页
     ·STHoles直方图第28-29页
   ·其它选择性估算方法第29-31页
   ·小结第31-32页
第三章 基于聚合误差的直方图构造方法第32-44页
   ·引言第32页
   ·基于聚合误差最小化的直方图构造算法第32-36页
     ·聚合误差第33-34页
     ·直方图构建算法第34-35页
     ·推广到多维数据空间的情况第35-36页
   ·性能评估第36-43页
     ·数据集第36-37页
     ·查询构造第37页
     ·实验中比较的几个方法第37-38页
     ·实验结果第38-43页
   ·小结第43-44页
第四章 基于取样和直方图的混合选择性估算算法第44-62页
   ·引言第44-45页
   ·基于相同取样率的混合方法第45-47页
   ·基于不同取样率的混合方法第47-51页
     ·部分均匀取样方法第48-49页
     ·与方差成比例的取样方法第49页
     ·查询优化取样方法第49-51页
   ·基于高斯分布描述的混合方法第51-53页
   ·性能评估第53-61页
     ·数据集第53页
     ·查询构造第53-54页
     ·实验中比较的几个方法第54-55页
     ·实验结果第55-61页
   ·小结第61-62页
第五章 总结和展望第62-64页
   ·本文的总结第62页
   ·进一步的工作第62-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页

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