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大规模图数据的相似性查询和分类技术的研究
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大规模图数据的相似性查询和分类技术的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-44页
　　1.1 研究背景和挑战第14-18页
　　　　1.1.1 研究背景第14-16页
　　　　1.1.2 图数据相似性查询和分类的应用第16页
　　　　1.1.3 图数据处理面临的挑战第16-18页
　　1.2 相似性查询技术第18-33页
　　　　1.2.1 集中式相似性查询技术第18-26页
　　　　1.2.2 分布式相似性查询技术第26-33页
　　1.3 分类技术第33-42页
　　　　1.3.1 有监督分类技术第33-40页
　　　　1.3.2 半监督分类技术第40-42页
　　1.4 本文研究内容和结构第42-44页
　　　　1.4.1 本文研究内容第42-43页
　　　　1.4.2 组织结构第43-44页
第2章 基于前缀过滤的大规模图相似性连接方法第44-70页
　　2.1 研究动机第44-46页
　　2.2 相关工作第46-47页
　　　　2.2.1 集中式图相似性连接第46页
　　　　2.2.2 基于MapReduce的并行相似性连接第46-47页
　　2.3 问题定义第47-48页
　　2.4 N-GSimJoin算法第48-50页
　　　　2.4.1 GSimJoin算法第48-49页
　　　　2.4.2 MapReduce框架第49页
　　　　2.4.3 N-GSimJoin算法第49-50页
　　2.5 MR-GSimJoin算法第50-61页
　　　　2.5.1 MR-GSimJoin算法框架第51页
　　　　2.5.2 可扩展的前缀过滤第51-57页
　　　　2.5.3 去掉重复的候选结果第57-58页
　　　　2.5.4 求精第58-61页
　　2.6 实验评价第61-68页
　　　　2.6.1 实验设置第62-63页
　　　　2.6.2 实验结果与分析第63-68页
　　2.7 本章小结第68-70页
第3章 基于多过滤器的大规模多图相似性搜索方法第70-96页
　　3.1 研究动机第70-72页
　　3.2 相关工作第72-73页
　　　　3.2.1 集中式图相似性搜索第72-73页
　　　　3.2.2 分布式图相似性查询第73页
　　3.3 问题定义第73-75页
　　3.4 MGSS算法第75-84页
　　　　3.4.1 MGSS算法框架第75页
　　　　3.4.2 过滤第75-77页
　　　　3.4.3 过滤器代价分析第77-78页
　　　　3.4.4 求精第78-80页
　　　　3.4.5 索引第80-84页
　　3.5 MR-MGSS算法第84-88页
　　　　3.5.1 算法基本思想和框架第84-85页
　　　　3.5.2 基本的MR-MGSS算法第85-86页
　　　　3.5.3 改进的MR-MGSS算法第86-88页
　　3.6 实验评价第88-95页
　　　　3.6.1 实验设置第89-90页
　　　　3.6.2 实验结果和分析第90-95页
　　3.7 本章小结第95-96页
第4章 基于ELM的有监督大规模多图分类方法第96-122页
　　4.1 研究动机第96-98页
　　4.2 相关工作第98-100页
　　　　4.2.1 有监督多图分类第98页
　　　　4.2.2 基于MapReduce的频繁子图挖掘第98-99页
　　　　4.2.3 基于MapReduce的超限学习机第99-100页
　　4.3 问题定义和背景知识第100-101页
　　　　4.3.1 问题定义第100-101页
　　　　4.3.2 超限学习机第101页
　　4.4 基本的ME-MGC算法第101-111页
　　　　4.4.1 基本ME-MGC算法的概述第102页
　　　　4.4.2 挖掘频繁子图第102-105页
　　　　4.4.3 挖掘特征子图第105-109页
　　　　4.4.4 建立预测模型第109-111页
　　4.5 改进的ME-MGC算法第111-114页
　　　　4.5.1 获取候选结果第111-113页
　　　　4.5.2 一步计算分数第113-114页
　　4.6 实验评价第114-119页
　　　　4.6.1 实验设置第114-115页
　　　　4.6.2 实验结果和分析第115-119页
　　4.7 本章小结第119-122页
第5章 基于特征子图的半监督大规模多图分类方法第122-160页
　　5.1 研究动机第122-125页
　　5.2 相关工作第125-126页
　　　　5.2.1 图的特征子图选择第125-126页
　　　　5.2.2 半监督多图分类第126页
　　5.3 问题定义第126-128页
　　5.4 MGSSL算法第128-137页
　　　　5.4.1 基本思想和算法框架第128页
　　　　5.4.2 基于有标签和无标签多图的特征子图度量第128-132页
　　　　5.4.3 特征子图选择算法第132-137页
　　　　5.4.4 基于有标签和无标签多图的半监督图分类算法第137页
　　5.5 基于MapReduce的半监督大规模多图分类算法第137-144页
　　　　5.5.1 MR-MGSSL算法框架第137-138页
　　　　5.5.2 训练数据向量化第138-144页
　　　　5.5.3 训练和预测第144页
　　5.6 实验评价第144-158页
　　　　5.6.1 实验设置第144-145页
　　　　5.6.2 实验结果和分析第145-158页
　　5.7 本章小结第158-160页
第6章 总结和展望第160-164页
　　6.1 本文工作总结第160-161页
　　6.2 未来工作展望第161-164页
参考文献第164-178页
致谢第178-180页
攻读博士学位期间发表的论文第180-182页
科研经历第182-184页
作者简介第184页

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