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關系TOP-N查詢處理和優化 版權信息
- ISBN：9787030588999
- 條形碼：9787030588999 ; 978-7-03-058899-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
關系TOP-N查詢處理和優化 內容簡介
Top-N查詢(也稱Top-K查詢，排序查詢或kNN查詢等)檢索出N個元組使其很好地匹配，但不一定接近匹配查詢條件，并按指定的排序函數對輸出的結果集合排序。本書主要內容包括三類Top-N查詢的處理和優化。1．基于數值屬性的Top-N查詢，即"數值Top-N查詢"包括:（1）基于學習的Top-N查詢處理方法；（2）基于區域聚類的多Top-N查詢優化；（3）Top-N查詢流處理和優化。2．對于文本屬性，在數據庫中對關鍵詞搜索得到Top-N結果，即"關鍵詞Top-N查詢"。3.對于具有自然語言語義的文本屬性，基于語義相似度/語義距離的Top-N查詢，即"語義Top-N查詢"。
關系TOP-N查詢處理和優化 目錄
序
前言
第1章 緒論
1.1 數學概念和術語
1.1.1 集合及其運算
1.1.2 度量空間
1.2 關系數據庫
1.2.1 關系模式
1.2.2 關系代數
1.2.3 規范化理論
1.2.4 關系模式的分解
1.3 Top-N查詢模式
1.3.1 距離空間KNN查詢
1.3.2 單調排序函數的Top-N查詢
1.3.3 數值屬性的關系Top-N查詢
參考文獻
第2章 基于學習的Top-N查詢處理
2.1 關系Top-N查詢處理
2.1.1 基于直方圖的方法
2.1.2 基于抽樣的方法
2.1.3 數據維數對查詢處理的影響
2.2 基于學習的Top-N查詢處理方法
2.2.1 查詢信息的存儲
2.2.2 新提交查詢的處理
2.2.3 知識庫P的維護
2.2.4 知識庫P的穩定性
2.3 實驗與數據分析
2.3.1 數據集和準備
2.3.2 性能比較
2.3.3 LB方法的其他實驗
2.3.4 重復查詢的效果
2.3.5 知識庫的穩定性
2.4 本章小結
參考文獻
第3章 基于區域聚類的多Top-N查詢優化
3.1 問題分析
3.2 區域聚類
3.2.1 算法和術語
3.2.2 區域聚類模型
3.3 多個Top-N查詢搜索區域的聚類
3.4 Top-N元組檢索
3.4.1 搜索Top-N元組
3.4.2 確保獲得Top-N元組
3.5 實驗與數據分析
3.5.1 數據集和準備
3.5.2 通過訓練確定聚類模型和閾值
3.5.3 性能比較
3.6 本章小結和相關研究
參考文獻
第4章 基于知識庫的Top-N查詢流處理
4.1 問題分析
4.2 Top-N查詢流的處理
4.2.1 術語和結構
4.2.2 LRC方法與LB和RCM的對比
4.2.3 知識庫的創建
4.2.4 處理新提交的Top-N查詢
4.2.5 確保得到所有Top-N元組
4.3 知識庫的維護
4.3.1 簡檔集合于的維護
4.3.2 J和t-List的維護
4.4 性能分析
4.4.1 空間開銷
4.4.2 時間開銷
4.5 實驗與數據分析
4.5.1 數據集和準備
4.5.2 耗用時間
4.5.3 I／O請求次數
4.5.4 檢索元組的數目
4.5.5 知識庫的空間開銷
4.5.6 查詢結果不同Ⅳ值的影響
4.5.7 實驗小結
4.6 本章小結
參考文獻
第5章 基于語義距離的Top-N查詢處理
5.1 親緣詞和語義距離
5.1.1 親緣詞
5.1.2 語義距離和Top-N查詢
5.1.3 排序方式比較
5.2 查詢的語義搜索
5.2.1 索引創建過程
5.2.2 w-索引的結構和創建
5.2.3 w-索引的維護
5.2.4 查詢處理
5.3 實驗與數據分析
5.3.1 數據集和準備
5.3.2 實驗結果
5.4 本章小結
參考文獻
第6章 基于索引技術的中文關鍵詞Top-N查詢處理
6.1 引言
6.2 相關工作
6.3 索引和索引表
6.3.1 索引表的創建
6.3.2 索引表的維護
6.4 中文關鍵詞Top-N查詢處理
6.4.1 候選元組查找和排序結構
6.4.2 候選元組生成
6.4.3 相似度
6.4.4 獲得查詢結果
6.4.5 相似度的短語修正
6.4.6 時間和空間開銷
6.5 實驗與數據分析
6.5.1 單表數據庫
6.5.2 多表數據庫
6.6 本章小結
參考文獻
第7章 n維賦范空間中的Top-N查詢處理
7.1 查詢模式和理論分析
7.2 Top-N查詢處理算法
7.2.1 關于一般范數的算法
7.2.2 關于x-單調范數的算法
7.3 緩沖區大小和*優性
7.3.1 G-算法和m-算法緩沖區的大小
7.3.2 m-算法的偽實例*優性
7.3.3 NNS優化算法和TA-類算法的比較
7.4 實驗與數據分析
7.4.1 數據集和準備
7.4.2 處理查詢耗用的時間
7.4.3 順序訪問次數
7.4.4 不同結果大小N的影響
7.4.5 算法性能比較
7.5 本章小結
參考文獻
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