XML关键字过滤技术
| 目录 | 第1-6页 |
| 图目录 | 第6-8页 |
| 表目录 | 第8-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-19页 |
| ·XML关键字过滤 | 第16-17页 |
| ·概率XML关键字过滤 | 第17-18页 |
| ·基于贝叶斯网的概率XML关键字过滤 | 第18-19页 |
| ·分布式环境下XML关键字过滤 | 第19页 |
| ·论文组织 | 第19-21页 |
| 2 背景知识 | 第21-31页 |
| ·XML技术基础 | 第21-22页 |
| ·XML关键字检索的语义与技术概况 | 第22-25页 |
| ·概率XML | 第25-27页 |
| ·概率XML的表示 | 第25-27页 |
| ·概率XML的数据处理 | 第27页 |
| ·贝叶斯网 | 第27-28页 |
| ·分布式计算 | 第28-31页 |
| ·Hadoop的分布式文件系统HDFS | 第28-29页 |
| ·Map-Reduce计算模型 | 第29-31页 |
| 3 XML关键字过滤 | 第31-49页 |
| ·方法概述 | 第31-34页 |
| ·主要思想 | 第31-32页 |
| ·例子 | 第32-34页 |
| ·系统架构 | 第34页 |
| ·"AND"关系的关键字过滤处理 | 第34-43页 |
| ·算法 | 第35-38页 |
| ·算法优化 | 第38页 |
| ·实验分析 | 第38-43页 |
| ·"AND-OR"键字过滤 | 第43-47页 |
| ·算法 | 第43-45页 |
| ·实验分析 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 4 概率XML关键字过滤 | 第49-75页 |
| ·概率XML中SLCA结点的定义 | 第49-50页 |
| ·求解SLCA结点中的算子定义 | 第50-54页 |
| ·SLCA结点的概率计算 | 第54-60页 |
| ·结点存在的概率 | 第54-55页 |
| ·子树中包含关键字的概率 | 第55-60页 |
| ·算法 | 第60-66页 |
| ·算法实现 | 第60-63页 |
| ·优化 | 第63-66页 |
| ·实验 | 第66-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 5 基于贝叶斯网的概率XML关键字过滤 | 第75-95页 |
| ·基于贝叶斯网的概率XML模型PrXML-BN | 第75-78页 |
| ·PrXML-BN模型 | 第75-76页 |
| ·支持SLCA计算的XK-BN | 第76-78页 |
| ·SLCA结点的概率计算 | 第78-82页 |
| ·计算思路 | 第78-80页 |
| ·正确的可能世界 | 第80-82页 |
| ·系统架构与系统实现 | 第82-88页 |
| ·系统架构 | 第82页 |
| ·解析和计算模块 | 第82-85页 |
| ·优化 | 第85-88页 |
| ·实验 | 第88-93页 |
| ·优化前后的性能比较 | 第88-90页 |
| ·数据集特征 | 第90页 |
| ·查询特征 | 第90-93页 |
| ·小结 | 第93-95页 |
| 6 分布式环境下XML关键字过滤 | 第95-109页 |
| ·问题描述 | 第95-96页 |
| ·方法概述 | 第96-99页 |
| ·主要思路 | 第97-98页 |
| ·例子 | 第98-99页 |
| ·系统架构 | 第99页 |
| ·系统实现 | 第99-104页 |
| ·文档拆分 | 第99-100页 |
| ·Map | 第100-103页 |
| ·Reduce | 第103-104页 |
| ·实验分析 | 第104-108页 |
| ·小结 | 第108-109页 |
| 7 总结与展望 | 第109-113页 |
| ·本文工作的总结 | 第109-111页 |
| ·未来工作的展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 攻读博士期间发表或完成的论文 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
