度量空間數(shù)據(jù)管理

目錄‖
叢書前言
前言
第1章基本概念
1.1數(shù)據(jù)管理
1.1.1關(guān)系型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)
1.1.2空間數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)
1.1.3下一代數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)
1.2度量空間
1.3存在的問題
第2章度量空間索引
2.1度量空間索引綜述
2.1.1基于劃分的索引方法
2.1.2基于支樞點的索引方法
2.1.3混合索引方法
2.1.4國內(nèi)度量空間索引研究
2.1.5分析與討論
2.2確定度量數(shù)據(jù)索引
2.2.1索引構(gòu)建框架
2.2.2支樞點選擇方法
2.2.3SPB樹
2.2.4基于SPB樹的度量區(qū)域查詢
2.2.5基于SPB樹的度量k最近鄰查詢
2.2.6分析與討論
2.2.7實驗評估
2.3不確定度量數(shù)據(jù)索引
2.3.1研究動機
2.3.2數(shù)據(jù)表達(dá)模型
2.3.3UPB樹和UPB森林
2.3.4支樞點選擇方法
2.3.5基于UPB樹的度量概率區(qū)域查詢
2.3.6基于UPB森林的度量概率區(qū)域查詢
2.3.7分析與討論
2.3.8實驗評估
2.4本章小結(jié)
第3章集中式度量空間查詢
3.1集中式度量空間查詢綜述
3.1.1集中式度量相似查詢處理技術(shù)
3.1.2集中式度量反k最近鄰查詢處理技術(shù)
3.1.3集中式度量相似連接處理技術(shù)
3.1.4集中式度量全k最近鄰查詢處理技術(shù)
3.1.5集中式度量k最近對查詢處理技術(shù)
3.1.6集中式度量Skyline查詢處理技術(shù)
3.1.7國內(nèi)集中式度量空間查詢研究
3.1.8分析與討論
3.2度量全k最近鄰查詢
3.2.1研究動機
3.2.2問題陳述
3.2.3剪枝策略
3.2.4查詢算法
3.2.5分析與討論
3.2.6實驗評估
3.3度量k最近對查詢
3.3.1研究動機
3.3.2問題陳述
3.3.3剪枝策略
3.3.4查詢算法
3.3.5分析與討論
3.3.6實驗評估
3.4本章小結(jié)
第4章分布式度量空間查詢
4.1分布式度量空間查詢綜述
4.1.1分布式相似連接處理技術(shù)
4.1.2分布式全k最近鄰查詢處理技術(shù)
4.1.3分布式Skyline查詢處理技術(shù)
4.1.4其他分布式查詢處理技術(shù)
4.1.5國內(nèi)分布式海量數(shù)據(jù)查詢研究
4.2基于MapReduce的度量相似連接
4.2.1研究動機
4.2.2基于MapReduce的算法框架
4.2.3基于聚簇的劃分方法
4.2.4基于KD樹的劃分方法
4.2.5Reduce階段
4.2.6實驗評估
4.3本章小結(jié)
第5章度量空間查詢可用性分析
5.1查詢結(jié)果可用性分析綜述
5.1.1Why與Whynot問題
5.1.2Causality與Responsibility問題
5.1.3Whyfew與Whymany問題
5.2度量概率區(qū)域查詢上的Whynot問題
5.2.1研究動機
5.2.2問題陳述
5.2.3處理算法
5.2.4分析與討論
5.2.5實驗評估
5.3本章小結(jié)
第6章社交圖像檢索與推薦系統(tǒng)
6.1研究動機
6.2數(shù)據(jù)模型與查詢
6.3系統(tǒng)框架與實現(xiàn)
6.3.1系統(tǒng)框架
6.3.2社交圖像索引
6.3.3查詢處理
6.4系統(tǒng)演示
6.5本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)