| 第一章 前言 | 第1-10页 |
| ·论文的研究意义 | 第7-9页 |
| ·国内外增量算法的研究现状 | 第9页 |
| ·论文的组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 数据挖掘的基本概念 | 第10-29页 |
| ·数据挖掘的重要意义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘过程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第15-20页 |
| ·概念/类描述:特征化和区分 | 第16页 |
| ·关联分析 | 第16-17页 |
| ·分类和预测 | 第17-19页 |
| ·聚类分析 | 第19页 |
| ·孤立点分析 | 第19-20页 |
| ·演变分析 | 第20页 |
| ·数据挖掘的挖掘任务、方法及分类 | 第20-24页 |
| ·数据挖掘发现的知识分类 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第21页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第21-24页 |
| ·数据挖掘中存在的问题 | 第24-25页 |
| ·实施数据挖掘项目应考虑的问题 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘发展方向 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 RS理论 | 第29-37页 |
| ·信息系统 | 第29-31页 |
| ·下近似集和上近似集 | 第31-32页 |
| ·属性的约简和核 | 第32-33页 |
| ·一致性 | 第33页 |
| ·决策规则的产生 | 第33-34页 |
| ·扩展差别矩阵 | 第34页 |
| ·扩展决策矩阵 | 第34-35页 |
| ·RS理论的应用及其发展方向 | 第35-36页 |
| ·RS理论的应用 | 第35-36页 |
| ·RS理论的发展方向 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 预处理 | 第37-40页 |
| ·缺失数据填充 | 第37页 |
| ·连续属性的离散化 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 数据挖掘中的增量更新算法 | 第40-45页 |
| ·增量方法的意义 | 第40-41页 |
| ·增量式挖掘算法的设计原则 | 第41页 |
| ·增量方法的讨论 | 第41-44页 |
| ·基于属性约简和值约简的增量挖掘算法 | 第42页 |
| ·数据立方体的增量更新方法 | 第42-43页 |
| ·概念聚类的增量挖掘方法 | 第43页 |
| ·增量式判定树算法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 增量更新算法的设计 | 第45-61页 |
| ·关联规则的增量式更新算法 | 第45-48页 |
| ·关联规则描述 | 第45-46页 |
| ·关联规则的挖掘算法 | 第46-48页 |
| ·基于属性和值约简的增量更新算法 | 第48-50页 |
| ·基于 RS的属性约简 | 第48-49页 |
| ·基于 RS的值约简算法 | 第49页 |
| ·决策表的简化 | 第49-50页 |
| ·基于扩展差别矩阵的属性约简算法 | 第50-51页 |
| ·基于扩展决策矩阵的规则提取算法 | 第51-52页 |
| ·基于扩展决策矩阵的增量式数据挖掘模型 | 第52-54页 |
| ·新记录的分类 | 第52-53页 |
| ·基于扩展决策矩阵的增量式规则的提取过程 | 第53-54页 |
| ·实例分析 | 第54-57页 |
| ·基于扩展差别矩阵的属性约简 | 第54-55页 |
| ·基于扩展决策矩阵的规则提取 | 第55-56页 |
| ·基于扩展决策矩阵的增量式规则提取 | 第56-57页 |
| ·基于扩展决策矩阵的增量式规则提取算法的并行化处理 | 第57-59页 |
| ·多趟扫描扩展决策矩阵的并行算法 | 第57-58页 |
| ·一趟扫描扩展决策矩阵的并行算法 | 第58-59页 |
| ·算法分析 | 第59-61页 |
| ·算法的优点 | 第59页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第59-61页 |
| 第七章 结束语 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 硕士期间已发表的学术论文 | 第67页 |