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基于滑动窗口的数据流频繁模式挖掘算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·数据流挖掘背景及意义第10-12页
   ·数据流中频繁项集挖掘第12-16页
     ·国内外研究现状第13-15页
     ·频繁项集挖掘存在问题及任务第15-16页
   ·本文主要工作第16页
   ·本文的组织结构第16-18页
第2章 数据流中基于滑动窗口的频繁闭项集挖掘算法研究第18-30页
   ·引言第18-19页
   ·经典数据流频繁闭项集挖掘算法分析第19-21页
   ·频繁闭项集挖掘算法的设计第21-26页
     ·问题定义第21-22页
     ·数据结构MFCI-SW-Tree 的设计第22-24页
     ·MFCI-SW 挖掘算法设计第24-26页
   ·应用实例与性能分析第26-29页
     ·应用实例第26-29页
     ·性能分析第29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 数据流中基于时间衰减模型的最大频繁项集挖掘算法研究第30-42页
   ·引言第30页
   ·经典最大频繁项集算法分析第30-32页
   ·最大频繁项集挖掘算法设计第32-37页
     ·问题定义第32页
     ·时间衰减模型的设计第32-33页
     ·数据结构PW-tree 的构建第33-35页
     ·MFI-TD 算法的设计第35-37页
   ·应用实例与性能分析第37-41页
     ·应用实例第37-40页
     ·性能分析第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 面向软件故障特征发现的序列模式挖掘第42-52页
   ·引言第42-43页
   ·面向软件故障特征发现的序列模式挖掘算法设计第43-47页
     ·问题定义与描述第43-44页
     ·位置矩阵的定义第44页
     ·压缩树结构的构建第44-45页
     ·面向软件故障特征发现的SPM-LM 算法设计第45-47页
   ·应用实例与性能分析第47-51页
     ·应用实例第47-51页
     ·性能分析第51页
   ·本章小结第51-52页
第5章 算法实现与实验分析第52-61页
   ·数据集的来源第52-53页
   ·MFCI-SW 和DS-CFI 算法实验第53-55页
     ·环境及数据集的设置第53页
     ·实验结果分析第53-55页
   ·MFI-TD 算法和DSM-MFI 算法实验第55-57页
     ·环境及数据集的设置第55页
     ·实验结果分析第55-57页
   ·SPM-LM 算法实验第57-60页
     ·环境及数据集的设置第57-58页
     ·实验结果分析第58-60页
   ·本章小结第60-61页
结论第61-63页
参考文献第63-69页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第69-70页
致谢第70-71页
作者简介第71页

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