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大规模图数据查询处理关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-23页
    1.1 研究背景及意义第11-14页
    1.2 相关技术及研究成果第14-19页
        1.2.1 传统图数据上的查询处理第14-16页
        1.2.2 不确定图上的查询处理第16-17页
        1.2.3 分布式环境下图数据的查询处理第17-18页
        1.2.4 新型图数据应用上的查询处理第18-19页
    1.3 本文的研究内容和主要贡献第19-21页
    1.4 本文的组织结构第21-23页
第2章 关联不确定图上最短路径查询处理第23-53页
    2.1 问题背景第23-26页
    2.2 关联不确定图模型及问题描述第26-29页
    2.3 过滤-验证算法框架第29-30页
    2.4 过滤步骤第30-41页
        2.4.1 索引过滤机制第30-33页
        2.4.2 索引过滤算法的实现第33-38页
        2.4.3 索引的构建方法第38-41页
    2.5 验证步骤第41-42页
    2.6 实验评估第42-51页
        2.6.1 实验环境及数据集第42-43页
        2.6.2 过滤步骤评估第43-49页
        2.6.3 验证步骤评估第49-50页
        2.6.4 查询的总体评估第50-51页
    2.7 本章小结第51-53页
第3章 分布式不确定图上的可达查询处理第53-81页
    3.1 问题背景第53-55页
    3.2 问题描述第55-58页
    3.3 分布式图简化及图确认算法框架第58-72页
        3.3.1 分布式图简化第59-66页
        3.3.2 分布式确认第66-72页
    3.4 实验评估第72-80页
        3.4.1 实验环境及数据集第72-74页
        3.4.2 实验结果及分析第74-79页
        3.4.3 实验分析总结第79-80页
    3.5 本章小结第80-81页
第4章 容错知识图谱上的关键字查询处理第81-105页
    4.1 问题背景第81-84页
    4.2 问题描述第84-87页
    4.3 索引过滤步骤第87-95页
        4.3.1 结构过滤第88-89页
        4.3.2 置信度过滤第89-95页
    4.4 验证步骤第95-96页
    4.5 实验评估第96-104页
        4.5.1 实验环境及数据集第96-97页
        4.5.2 查询定义的有效性第97-100页
        4.5.3 查询算法的高效性第100-104页
    4.6 本章小结第104-105页
第5章 基于事件的社交网络上事件参与规划查询处理第105-133页
    5.1 问题背景第105-107页
    5.2 问题描述第107-112页
        5.2.1 复杂事件规划问题第109-110页
        5.2.2 增量事件规划问题第110-112页
    5.3 复杂事件规划问题的解决方案第112-119页
        5.3.1 基于GAP的近似算法第113-116页
        5.3.2 基于贪心的算法第116-119页
    5.4 增量事件规划问题的解决方案第119-125页
        5.4.1 事件参与者人数上界降低第119-121页
        5.4.2 事件参与者人数下界提高第121-123页
        5.4.3 事件举办时间改变第123-125页
    5.5 实验评估第125-132页
        5.5.1 实验环境及数据集第125-126页
        5.5.2 复杂事件规划问题的实验结果第126-128页
        5.5.3 增量事件规划问题的实验结果第128-132页
    5.6 本章小结第132-133页
第6章 结束语第133-137页
    6.1 本文工作总结第133-134页
    6.2 未来的研究方向第134-137页
参考文献第137-149页
致谢第149-151页
攻博期间发表的论文第151-153页
攻博期间参与的项目第153-155页
作者简介第155页

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