基于RDF图的语义地点skyline查询检索算法设计与实现 毕业论文+源码+答辩PPT

【摘要】
本篇论文就Skyline查询算法进行研究，从穷举法入手，总结经验。发现BFS遍历冗余后，利用反向遍历的思想，设计了基于B-Tree和BNL结合的高效检索算法。在检验检索结果的正确性后，通过程序随机查询关键词，得到多组关键词的检索时间，最后发现论文设计的高效检索算法在yago数据集下5个关键词内的检索中具有不到10s的平均检索时间。
目录
【摘要】 
第一章 skyline查询背景简介 
1.1 简介（问题1：描述skyline的应用范围） 
1.2 相关工作 
第二章 穷举法查询计算 
2.1 BFS计算语义距离&分块剪枝处理 
（1）算法描述 
（2）算法步骤 
（3）算法实现伪代码 
（4）算法评价与分析 
2.2 BNL算法（块嵌套环算法） 
（1）算法描述 
（2）算法步骤 
（3）算法实现伪代码 
（4）算法复杂度分析评价 
2.3穷举检索 
第三章 高效检索算法设计 
3.1 B-Tree结构存储关键词 
（1）结构背景简介 
（2）基本结构介绍 
（3）结构改进用于语义地点查询 
（4）基于语义地点B-Tree的相关操作实现 
3.2 基于B-Tree的初阶检索算法 
（1）算法描述 
（2）算法步骤 
（3）算法伪代码 
（4）算法复杂度分析评价 
3.3 核心算法：基于B-Tree的高阶检索算法 
（1）有助于理解算法的相关定义 
（2）算法描述 
（3）算法步骤 
（4）算法伪代码 
（5）算法复杂度分析评价 
3.4 针对单个关键词查找的最终优化 
3.5 高效检索算法的确定 
第四章 实验分析算法性能 
Ø 实验环境&配置：普通的PC； 
Ø 算法实现语言：C/C++； 
Ø 编译运行软件：DEV 5.11。 
4.1 对检索结果的正确性进行验证 
4.2  yago_small小数据集下算法性能测量 
4.3 yago数据集下 
第五章 问题解答 
5.1 问题1 
5.2 问题2 
5.3 问题3 
第六章 结论&进一步工作 
6.1 实验总结 
6.2 进一步工作