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第1章 基本概念1

1.1数据管理1

1.1.1关系型数据管理系统1

1.1.2空间数据管理系统2

1.1.3下一代数据管理系统2

1.2度量空间3

1.3存在的问题4

第2章度量空间索引6

2.1度量空间索引综述7

2.1.1基于划分的索引方法7

2.1.2基于支枢点的索引方法9

2.1.3混合索引方法10

2.1.4国内度量空间索引研究10

2.1.5分析与讨论10

2.2确定度量数据索引11

2.2.1索引构建框架12

2.2.2支枢点选择方法14

2.2.3 SPB树16

2.2.4基于SPB树的度量区域查询18

2.2.5基于SPB树的度量k最近邻查询21

2.2.6分析与讨论23

2.2.7实验评估25

2.3不确定度量数据索引33

2.3.1研究动机33

2.3.2数据表达模型34

2.3.3 UPB树和UPB森林35

2.3.4支枢点选择方法41

2.3.5基于UPB树的度量概率区域查询43

2.3.6基于UPB森林的度量概率区域查询46

2.3.7分析与讨论48

2.3.8实验评估50

2.4本章小结57

第3章 集中式度量空间查询59

3.1集中式度量空间查询综述60

3.1.1集中式度量相似查询处理技术60

3.1.2集中式度量反k最近邻查询处理技术61

3.1.3集中式度量相似连接处理技术61

3.1.4集中式度量全k最近邻查询处理技术62

3.1.5集中式度量k最近对查询处理技术62

3.1.6集中式度量Skyline查询处理技术62

3.1.7国内集中式度量空间查询研究63

3.1.8分析与讨论63

3.2度量全k最近邻查询64

3.2.1研究动机64

3.2.2问题陈述65

3.2.3剪枝策略65

3.2.4查询算法70

3.2.5分析与讨论78

3.2.6实验评估79

3.3度量k最近对查询85

3.3.1研究动机85

3.3.2问题陈述86

3.3.3剪枝策略86

3.3.4查询算法90

3.3.5分析与讨论100

3.3.6实验评估102

3.4本章小结109

第4章 分布式度量空间查询111

4.1分布式度量空间查询综述112

4.1.1分布式相似连接处理技术112

4.1.2分布式全k最近邻查询处理技术113

4.1.3分布式Skyline查询处理技术114

4.1.4其他分布式查询处理技术114

4.1.5国内分布式海量数据查询研究115

4.2基于MapReduce的度量相似连接116

4.2.1研究动机116

4.2.2基于MapReduce的算法框架117

4.2.3基于聚簇的划分方法119

4.2.4基于KD树的划分方法126

4.2.5 Reduce阶段132

4.2.6实验评估135

4.3本章小结143

第5章度量空间查询可用性分析144

5.1查询结果可用性分析综述145

5.1.1 Why与Why- not问题145

5.1.2 Causality与Responsibility问题150

5.1.3 Why-few与Why-many问题151

5.2度量概率区域查询上的Why-not问题153

5.2.1研究动机154

5.2.2问题陈述156

5.2.3处理算法157

5.2.4分析与讨论171

5.2.5实验评估173

5.3本章小结180

第6章 社交图像检索与推荐系统181

6.1研究动机182

6.2数据模型与查询182

6.3系统框架与实现184

6.3.1系统框架184

6.3.2社交图像索引185

6.3.3查询处理186

6.4系统演示187

6.5本章小结190

参考文献191