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醉染图书关系Top-N询处和优化9787030588999
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序 前言 章绪论1 1.1数学概念和术语1 1.1.1集合及其运算2 1.1.2度量空间4 1.2关系数据库8 1.2.1关系模式8 1.2.2关系代数10 1..规范化理论13 1.2.4关系模式的分解17 1.3Top-N查询模式19 1.3.1距离空间KNN查询19 1.3.2单调排序函数的Top-K查询20 1.3.3数值属的关系Top-N查询22 参考文献26 第2章基于学习的Top-N询处28 2.1关系Top-N询处28 2.1.1基于直方图的方法30 2.1.2基于抽样的方法31 2.1.3数据维数对询处的影响32 2.2基于学习的Top-N询处方法33 2.2.1查询信息的存储33 2.2.2新提交查询的处理34 2..知识库P的维护38 2.2.4知识库P的稳定40 .实验与数据分析43 ..1数据集和准备43 ..2能比较46 ..LB方法的实验48 ..4重复查询的效果52 ..5知识库的稳定53 2.4本章小结58 参考文献59 第3章基于区域聚类的多Top-N查询优化61 3.1问题分析61 3.2区域聚类64 3.2.1算和语65 3.2.2区域聚类模型71 3.3多个Top-N查询搜索区域的聚类73 3.4Top-N元组检索76 3.4.1搜索Top-N元组76 3.4.2确保获得Top-N元组77 3.5实验与数据分析78 3.5.1数据集和准备78 3.5.2通过训练确定聚类模型和阈值80 3.5.3能比较82 3.6本章小结和相关研究87 参考文献88 第4章基于知识库的Top-N查询流处理89 4.1问题分析89 4.2Top-N查询流的处理92 4.2.1术语和结构93 4.2.2LRC方法与LB和RCM的对比94 4..知识库的创建95 4.2.4处理新提交的Top-N查询98 4.2.5确保得到所有Top-N元组100 4.3知识库的维护101 4.3.1简档集合的维护101 4.3.2*和t-List的维护101 4.4能分析101 4.4.1空间开销101 4.4.2时间开销102 4.5实验与数据分析103 4.5.1数据集和准备104 4.5.2耗用时间105 4.5.3I/O请求次数109 4.5.4检索元组的数目110 4.5.5知识库的空间开销113 4.5.6查询结果不同N值的影响114 4.5.7实验小结116 4.6本章小结116 参考文献117 第5章基于语义距离的Top-N询处118 5.1亲缘词和语义距离120 5.1.1亲缘词120 5.1.2语义距离和Top-N查询121 5.1.3排序方式比较124 5.2查询的语义搜索125 5.2.1索引创建过程126 5.2.2w-索引的结构和创建129 5..w-索引的维护131 5.2.4询处131 5.3实验与数据分析135 5.3.1数据集和准备135 5.3.2实验结果138 5.4本章小结144 参考文献144 第6章基于索引技术的中文关键词Top-N询处146 6.1引言146 6.2相关工作149 6.3索引和索引表150 6.3.1索引表的创建152 6.3.2索引表的维护155 6.4中文关键词Top-N询处156 6.4.1候选元组查找和排序结构157 6.4.2候选元组生成157 6.4.3相似度159 6.4.4获得查询结果160 6.4.5相似度的短语修正160 6.4.6时间和空间开销162 6.5实验与数据分析163 6.5.1单表数据库163 6.5.2多表数据库165 6.6本章小结169 参考文献170 第7章N维赋范空间中的Top-N询处172 7.1查询模式和理论分析172 7.2Top-N询处算法175 7.2.1关于一般范数的算法176 7.2.2关于x-单调范数的算法183 7.3缓冲区大小和17 7.3.1G-算法和m-算法缓冲区的大小187 7.3.2m-算法的伪实例17 7.3.3NNS优化算法和TA-类算法的比较191 7.4实验与数据分析192 7.4.1数据集和准备193 7.4.2处理查询耗用的时间193 7.4.3顺序访问次数195 7.4.4不同结果大小N的影响196 7.4.5算法能比较197 7.5本章小结199 参考文献200
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