面向多种数据类型的分布式相似性查询技术研究

声明

摘要

第1章绪论

1．1研究背景

1．2研究目的和意义

1．3国内外研究现状和分析

1．3．1国内外研究现状

1．3．2研究现状分析

1．4相关工作

1．4．1分布式数据查询和分析处理技术

1．4．2面向各种数据类型的相似性查询技术

1．5本文的研究内容

1．6本文的组织结构

第2章面向支持树型索引的数据类型的分布式相似性查询方法

2．1问题提出

2．2预备知识

2．3支持树型索引的分布式查询框架

2．3．1树型索引

2．3．2分布式查询框架

2．4查询处理和更新算法

2．4．1范围查询

2．4．2 kNN查询

2．4．3更新处理

2．5副本调整算法和查询处理优化

2．5．1副本调整算法

2．5．2更新处理优化

2．6实验测试与分析

2．6．1实验设置

2．6．2范围查询的性能

2．6．3 kNN查询性能

2．6．4更新处理的性能

2．6．5索引树分离的效果

2．6．6缓存的效果

2．7本章小结

第3章面向空间文本数据的分布式相似性查询方法

3．1问题提出

3．2 hybrid-LSH索引结构

3．3适应性(D，R，c)-NN查询处理

3．3．1适应性(D，R，c)-NN查询

3．3．2多hybrid-LSH适应性查询方法

3．4约近kNN查询

3．5分布式处理算法和优化

3．5．1查询过程

3．5．2负载均衡

3．5．3容错性

3．6实验测试与分析

3．6．1实验设置

3．6．2参数c的影响

3．6．3(D，R，c)-NN查询的性能

3．6．4 kNN查询性能

3．7本章小结

第4章面向带有关联关系的数据的分布式相似性查询方法

4．1问题提出

4．2带关联关系的数据的相似性计算框架

4．3离线部分—决策树计算

4．3．1决策树分裂点精确算法

4．3．2决策树分裂点约近算法

4．4在线部分—查询处理

4．5实验

4．5．1实验设计

4．5．2实验结果和分析

4．6本章小结

第5章面向不确定数据基于余弦相似度的分布式相似性查询方法

5．1问题提出

5．2预备知识

5．3面向不确定性数据基于余弦相似度的查询框架UnCos

5．3．1索引构建部分

5．3．2查询处理

5．4分布式查询处理算法

5．4．1数据划分枢纽点的选择

5．4．2分布式查询算法

5．5实验测试与分析

5．5．1实验设置

5．5．2定理5．3的效果

5．5．3词组数的影响

5．5．4 kNN查询性能

5．5．5RkNN查询性能

5．5．6负载均衡

5．6本章小结

第6章结束语

6．1本文工作总结

6．2未来的研究方向

参考文献

致谢

攻博期间发表的论文

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