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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,
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