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Web数据库查询结果个性化分类方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-17页
   ·课题背景和意义第9-10页
   ·国内外相关研究的现状与分析第10-14页
     ·Web数据库查询方法研究第10-11页
     ·用户偏好表示与个性化查询方法研究第11-12页
     ·查询结果分类方法研究第12-14页
   ·本文工作和论文组织第14-17页
第2章 Web数据库查询和分类技术基础第17-27页
   ·Web数据库查询相关定义第17-19页
     ·Web数据库及查询处理模式第17-18页
     ·Web数据库查询历史第18-19页
   ·聚类方法第19-23页
     ·聚类方法概述第20-22页
     ·聚类方法评估第22-23页
   ·分类算法第23-26页
     ·分类算法概述第23-25页
     ·分类算法评估第25-26页
   ·小结第26-27页
第3章 基于查询历史的元组聚类方法第27-41页
   ·基本定义和思想第27-30页
   ·查询聚类第30-37页
     ·查询修剪第30-31页
     ·查询松弛第31-36页
     ·查询合并第36-37页
   ·元组聚类第37-38页
   ·查询合并加速技术第38-40页
     ·样本抽取第38页
     ·预计算第38-39页
     ·最小哈希函数第39-40页
   ·小结第40-41页
第4章 基于元组聚类的导航树构建方法第41-53页
   ·导航树和导航代价第41-43页
     ·导航树第41-42页
     ·导航代价第42-43页
   ·决策树算法第43-44页
   ·分类属性划分标准第44-50页
     ·文本型属性的划分第44-46页
     ·数值型属性的划分第46-50页
   ·导航树构建算法第50-52页
   ·小结第52-53页
第5章 系统设计和实验分析第53-67页
   ·系统框架第53-54页
   ·系统实现第54-58页
     ·离线预处理第55-56页
     ·在线查询处理第56-58页
   ·实验及性能分析第58-65页
     ·实验设置第59页
     ·导航代价及返回相关元组实验第59-62页
     ·加速聚类算法实验第62-64页
     ·查询响应时间实验第64-65页
   ·小结第65-67页
第6章 总结和展望第67-69页
   ·总结第67页
   ·展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73-75页
攻读硕士期间发表的论文第75页

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