序
前言
第1章 绪论
1.1 数学概念和术语
1.1.1 集合及其运算
1.1.2 度量空间
1.2 关系数据库
1.2.1 关系模式
1.2.2 关系代数
1.2.3 规范化理论
1.2.4 关系模式的分解
1.3 Top-N查询模式
1.3.1 距离空间KNN查询
1.3.2 单调排序函数的Top-N查询
1.3.3 数值属性的关系Top-N查询
参考文献
第2章 基于学习的Top-N查询处理
2.1 关系Top-N查询处理
2.1.1 基于直方图的方法
2.1.2 基于抽样的方法
2.1.3 数据维数对查询处理的影响
2.2 基于学习的Top-N查询处理方法
2.2.1 查询信息的存储
2.2.2 新提交查询的处理
2.2.3 知识库P的维护
2.2.4 知识库P的稳定性
2.3 实验与数据分析
2.3.1 数据集和准备
2.3.2 性能比较
2.3.3 LB方法的其他实验
2.3.4 重复查询的效果
2.3.5 知识库的稳定性
2.4 本章小结
参考文献
第3章 基于区域聚类的多Top-N查询优化
3.1 问题分析
3.2 区域聚类
3.2.1 算法和术语
3.2.2 区域聚类模型
3.3 多个Top-N查询搜索区域的聚类
3.4 Top-N元组检索
3.4.1 搜索Top-N元组
3.4.2 确保获得Top-N元组
3.5 实验与数据分析
3.5.1 数据集和准备
3.5.2 通过训练确定聚类模型和阈值
3.5.3 性能比较
3.6 本章小结和相关研究
参考文献
第4章 基于知识库的Top-N查询流处理
4.1 问题分析
4.2 Top-N查询流的处理
4.2.1 术语和结构
4.2.2 LRC方法与LB和RCM的对比
4.2.3 知识库的创建
4.2.4 处理新提交的Top-N查询
4.2.5 确保得到所有Top-N元组
4.3 知识库的维护
4.3.1 简档集合于的维护
4.3.2 J和t-List的维护
4.4 性能分析
4.4.1 空间开销
4.4.2 时间开销
4.5 实验与数据分析
4.5.1 数据集和准备
4.5.2 耗用时间
4.5.3 I／O请求次数
4.5.4 检索元组的数目
4.5.5 知识库的空间开销
4.5.6 查询结果不同Ⅳ值的影响
4.5.7 实验小结
4.6 本章小结
参考文献
第5章 基于语义距离的Top-N查询处理
5.1 亲缘词和语义距离
5.1.1 亲缘词
5.1.2 语义距离和Top-N查询
5.1.3 排序方式比较
5.2 查询的语义搜索
5.2.1 索引创建过程
5.2.2 w-索引的结构和创建
5.2.3 w-索引的维护
5.2.4 查询处理
5.3 实验与数据分析
5.3.1 数据集和准备
5.3.2 实验结果
5.4 本章小结
参考文献
第6章 基于索引技术的中文关键词Top-N查询处理
6.1 引言
6.2 相关工作
6.3 索引和索引表
6.3.1 索引表的创建
6.3.2 索引表的维护
6.4 中文关键词Top-N查询处理
6.4.1 候选元组查找和排序结构
6.4.2 候选元组生成
6.4.3 相似度
6.4.4 获得查询结果
6.4.5 相似度的短语修正
6.4.6 时间和空间开销
6.5 实验与数据分析
6.5.1 单表数据库
6.5.2 多表数据库
6.6 本章小结
参考文献
第7章 n维赋范空间中的Top-N查询处理
7.1 查询模式和理论分析
7.2 Top-N查询处理算法
7.2.1 关于一般范数的算法
7.2.2 关于x-单调范数的算法
7.3 缓冲区大小和最优性
7.3.1 G-算法和m-算法缓冲区的大小
7.3.2 m-算法的伪实例最优性
7.3.3 NNS优化算法和TA-类算法的比较
7.4 实验与数据分析
7.4.1 数据集和准备
7.4.2 处理查询耗用的时间
7.4.3 顺序访问次数
7.4.4 不同结果大小N的影响
7.4.5 算法性能比较
7.5 本章小结
参考文献

朱亮著的《关系Top-N查询处理和优化》介绍关系Top-N查询处理和优化的相关理论和技术，共7章，主要包括：绪论，基于学习的Top-N查询处理，基于区域聚类的多Top-N查询优化，基于知识库的Top-N查询流处理，基于语义距离的Top-N查询处理，基于索引技术的中文关键词Top-N查询处理，以及n维赋范空间中的Top-N查询处理。
本书可作为计算机科学与技术、应用数学、信息管理和信息系统等相关专业高年级本科生、研究生课程的教材或教学参考书，也可供相关领域的研究人员和开发人员参考。