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数据一致性的计算复杂性理论和算法研究

摘要第4-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第16-35页
    1.1 课题背景及研究意义第16-18页
    1.2 研究现状及分析第18-31页
        1.2.1 基于语义规则的一致性描述方法与挖掘第18-24页
        1.2.2 数据不一致性的检测与修复第24-26页
        1.2.3 不一致关系数据上的查询回答第26-30页
        1.2.4 相关理论基础及其它方面第30-31页
    1.3 本文的主要研究内容第31-35页
第2章 数据一致性表达机理第35-57页
    2.1 引言第35页
    2.2 数据一致性陈述式表达法第35-38页
        2.2.1 函数依赖第36-37页
        2.2.2 条件函数依赖第37-38页
    2.3 数据一致性规则发现第38-50页
        2.3.1 人工定义与自动发现第38-39页
        2.3.2 条件函数依赖自动发现算法第39-50页
    2.4 实验第50-56页
        2.4.1 实验配置第51页
        2.4.2 实验结果分析第51-56页
    2.5 本章小结第56-57页
第3章 数据不一致性评估问题的复杂性和算法第57-77页
    3.1 引言第57-58页
    3.2 问题定义第58-59页
    3.3 问题的复杂性第59-65页
    3.4 问题的近似算法第65-71页
        3.4.1 冲突图第65-66页
        3.4.2 基于冲突图的基本近似算法第66-67页
        3.4.3 基于冲突图的高级近似算法第67-69页
        3.4.4 高级近似算法的近优化性第69-71页
    3.5 实验第71-75页
        3.5.1 实验配置第71页
        3.5.2 实验结果分析第71-75页
    3.6 本章小结第75-77页
第4章 基于反馈的数据修复问题的复杂性和算法第77-112页
    4.1 引言第77-80页
    4.2 问题定义第80-82页
        4.2.1 反馈传播与副作用第80页
        4.2.2 条件函数依赖约束的删除传播问题定义第80-81页
        4.2.3 条件函数依赖约束的插入传播问题定义第81-82页
    4.3 条件函数依赖限制无副作用删除传播第82-96页
        4.3.1 问题的复杂性第82-94页
        4.3.2 基于删除反馈的修复算法第94-96页
    4.4 条件函数依赖限制无副作用插入传播第96-107页
        4.4.1 问题的复杂性第96-105页
        4.4.2 基于插入反馈的修复算法第105-107页
    4.5 实验第107-111页
        4.5.1 实验配置第107-108页
        4.5.2 实验结果分析第108-111页
    4.6 本章小结第111-112页
第5章 不一致数据的查询处理方法第112-127页
    5.1 引言第112-114页
    5.2 问题定义第114-115页
    5.3 频繁概率最近邻查询处理第115-120页
        5.3.1 最近邻查概率的计算第116页
        5.3.2 频繁概率最近邻查基本查询算法第116-117页
        5.3.3 剪枝条件第117-119页
        5.3.4 频繁概率最近邻高级查询算法第119-120页
    5.4 概率上界计算第120-122页
    5.5 实验第122-126页
        5.5.1 实验配置第122-123页
        5.5.2 实验结果分析第123-126页
    5.6 本章小结第126-127页
结论第127-129页
参考文献第129-143页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第143-145页
致谢第145-146页
个人简历第146页

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