| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 工作背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 静态数据频繁模式挖掘现状 | 第11页 |
| 1.2.2 增量式频繁模式挖掘现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 渐进式频繁模式挖掘 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及主要贡献 | 第14-15页 |
| 1.4 课题来源 | 第15页 |
| 1.5 本文结构 | 第15-18页 |
| 第2章 预备知识 | 第18-24页 |
| 2.1 流数据数据挖掘简述 | 第18页 |
| 2.2 多数据流的流数据频繁模式挖掘 | 第18-20页 |
| 2.3 PS-Tree数据结构 | 第20-21页 |
| 2.4 Pisa算法简介 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小节 | 第22-24页 |
| 第3章 多数据流频繁模式挖掘算法PARALLEL-PISA | 第24-34页 |
| 3.1 设计思路 | 第24-25页 |
| 3.2 Parallel-Pisa算法 | 第25-28页 |
| 3.3 应用案例详解 | 第28-32页 |
| 3.4 本章小节 | 第32-34页 |
| 第4章 并行处理的自适应策略 | 第34-38页 |
| 4.1 设计思路 | 第34页 |
| 4.2 影响自适应的因素 | 第34-35页 |
| 4.3 自适应策略方案及实现 | 第35-37页 |
| 4.4 本章小节 | 第37-38页 |
| 第5章 系统设计 | 第38-42页 |
| 5.1 系统架构设计与实现 | 第38-39页 |
| 5.2 自适应策略模块功能详解 | 第39-40页 |
| 5.3 Parallel-Pisa算法挖掘功能详解 | 第40-41页 |
| 5.4 本章小节 | 第41-42页 |
| 第6章 系统测试 | 第42-48页 |
| 6.1 实验方案 | 第42页 |
| 6.2 数据吞吐量 | 第42-43页 |
| 6.3 执行效率 | 第43-44页 |
| 6.4 挖掘结果完整性 | 第44-45页 |
| 6.5 自适应策略效果 | 第45-46页 |
| 6.6 本章小节 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |