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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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