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基于概率型相似性连接的聚集查询算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 相关研究工作第12-16页
        1.2.1 基于连接操作的聚集查询第12-13页
        1.2.2 不确定性数据的建模方法第13-14页
        1.2.3 不确定性连接查询第14-15页
        1.2.4 不确定性聚集查询第15-16页
        1.2.5 小结第16页
    1.3 研究目标与内容第16-17页
    1.4 本文结构组织第17-19页
第2章 相关技术和方法第19-28页
    2.1 概率型相似性连接第19-20页
    2.2 不确定性数据模型第20-23页
        2.2.1 概率数据库模型第20-21页
        2.2.2 概率互斥图模型第21-23页
    2.3 可能世界语义第23-26页
        2.3.1 概率数据库模型的可能世界第23-24页
        2.3.2 PME图模型的可能世界第24-26页
    2.4 生成函数方法第26-27页
        2.4.1 生成函数第26-27页
        2.4.2 概率生成函数第27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 基于概率数据库模型的PSJ聚集查询第28-46页
    3.1 概述第28页
    3.2 问题定义第28-31页
        3.2.1 问题描述第29-30页
        3.2.2 基于PSJ的聚集查询定义第30-31页
    3.3 针对多对多型PSJ的聚集查询方法第31-38页
        3.3.1 处理谓词条件与建模第31-32页
        3.3.2 基于动态规划的DP_PCQ算法第32-35页
        3.3.3 基于分治策略的DC_PCQ算法第35-38页
    3.4 针对一对多型PSJ的聚集查询方法第38-45页
        3.4.1 处理谓词条件与建模第39-40页
        3.4.2 DP_PCQ算法的适配过程第40-43页
        3.4.3 DC_PCQ算法的适配过程第43-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第4章 基于概率图模型的PSJ聚集查询第46-62页
    4.1 概述第46页
    4.2 处理谓词条件与建模第46-48页
    4.3 概念定义第48-49页
    4.4 基于动态规划和分治策略的PME_PCQ算法第49-61页
        4.4.1 叶子极大团第49-51页
        4.4.2 中间极大团第51-55页
        4.4.3 根极大团第55-57页
        4.4.4 算法分析第57-59页
        4.4.5 特殊PME图第59-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第5章 实验评估第62-73页
    5.1 实验数据集和环境第62-63页
    5.2 对比方法第63-64页
    5.3 多对多型PSJ的COUNT查询第64页
    5.4 一对多型PSJ的SUM查询第64-69页
        5.4.1 连接条数对SUM查询响应时间的影响第65-66页
        5.4.2 多端元组数对SUM查询响应时间的影响第66-67页
        5.4.3 多端元组最大的度对SUM查询响应时间的影响第67-68页
        5.4.4 求和属性的平均值对SUM查询响应时间的影响第68-69页
    5.5 一对一型PSJ的COUNT查询第69-72页
        5.5.1 连接条数对COUNT查询响应时间的影响第69-70页
        5.5.2 元组数之和对COUNT查询响应时间的影响第70-71页
        5.5.3 每条元组包含互斥连接的最大条数对COUNT查询响应时间的影响第71-72页
    5.6 本章小结第72-73页
第6章 总结与展望第73-75页
    6.1 总结第73-74页
    6.2 展望第74-75页
参考文献第75-80页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第80-81页
致谢第81页

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