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【6h】

基于Cloud QDB的验证机制改进与实现

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目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及其意义

1.2 发展历史及研究现状

1.2.1 NX发展历史及现状

1.2.2 关联规则挖掘技术发展历史及现状

1.3 本文研究内容

1.4 本文章节安排

2 相关技术介绍

2.1 NX相关技术

2.1.1 NX

2.1.2 Check-Mate

2.1.2 QDB

2.2 云相关技术

2.3 数据库相关技术

2.4 关联规则挖掘技术

2.4.1 基础理论

2.4.2 关联规则算法分类

2.4.3 Apriori算法

2.4.4 FP-growth算法

2.5 前端相关技术

2.6 本章小结

3 Cloud QDB 结构设计

3.1 Cloud QDB 需求分析

3.2 Cloud QDB 架构设计

3.3 数据库设计

3.4 服务的设计

3.4.1 解析服务设计

3.4.2 索引服务设计

3.4.3 搜索服务设计

3.4.4 优化建议服务设计

3.5 前端设计

3.6 本章小结

4 检查器组优化建议的改进算法研究

4.1 问题的提出

4.2 改进算法

4.2.1 数据预处理

4.2.2 频繁项集挖掘

4.2.3 规则挖掘

4.2.4 总体流程图

4.3 实验与结果分析

4.3.1 实验准备

4.3.2 实验结果分析

4.4 本章小结

5 Cloud QDB实现

5.1 AWS部署

5.2 服务的实现

5.2.1 解析服务实现

5.2.2 索引服务实现

5.2.3 搜索服务实现

5.2.4 优化建议服务实现

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 进一步工作展望

参考文献

作者在攻读硕士学位期间发表的成果与参与的项目

致谢

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著录项

  • 作者

    李昕;

  • 作者单位

    东华大学;

  • 授予单位 东华大学;
  • 学科 电子与通信工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 谢颖华;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP3TN9;
  • 关键词

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