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论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
引言第9-11页
1 绪论第11-16页
  · 课题研究背景与意义第11-12页
  · 国内外研究现状第12-14页
    · 相似性距离度量的使用相关研究现状第12页
    · 子空间相似性搜索研究现状第12-13页
    · 邻近图索引结构研究现状第13-14页
  · 本文的主要研究内容第14页
  · 本文的组织结构第14-16页
2 子空间相关背景与MapReduce分布式计算框架介绍第16-20页
  · 子空间相关概念第16-17页
    · 子空间及子空间距离定义第16页
    · 子空间相似性搜索第16-17页
  · MapReduce分布式计算框架介绍第17-19页
    · Hadoop集群架构第17-19页
  · 本章小结第19-20页
3 一种自适应子空间相似性搜索方法研究第20-38页
  · 引言第20-21页
  · 问题描述与主要内容第21-31页
    · 相关定义第21-24页
    · 基本方案 ——NA3S算法第24-26页
    · 优化方案—— NOA3S算法第26-30页
    · NOA3S_MR算法基本思想第30-31页
  · 实验分析与比较第31-37页
    · 实验环境设置第31-32页
    · 自适应子空间相似性搜索算法有效性评估第32页
    · 朴素算法时间效率和扩展性比较第32-34页
    · NOA3S优化算法下参数影响第34-36页
    · NOA3S算法时间效率和扩展性比较第36-37页
  · 本章小结第37-38页
4 基于邻近图的快速近似自适应子空间相似性搜索研究第38-53页
  · 引言第38-39页
  · 相似性搜索相关索引技术研究第39-41页
  · 回顾基本问题及解决方案第41页
  · 邻近图索引第41-44页
    · 基于自适应子空间下邻接关系的邻近图索引构造第42-44页
  · 基于邻近图的Top-K自适应子空间相似性搜索第44-46页
  · 实验评估第46-52页
    · 实验环境设置第46-47页
    · 实验结果与分析第47-52页
  · 本章小结第52-53页
5 总结与展望第53-55页
  · 本文工作总结第53页
  · 研究工作展望第53-55页
参考文献第55-59页
在学研究成果第59-60页
致谢第60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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