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图模式挖掘技术的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-17页
插图第17-23页
表格第23-25页
算法第25-27页
第1章 绪论第27-48页
   ·研究的目的和意义第27-29页
   ·国内外研究现状第29-43页
     ·图模式挖掘第30-39页
     ·图查询第39-41页
     ·图分类第41-42页
     ·图挖掘领域的其它研究工作第42-43页
   ·本文的主要研究工作第43-47页
     ·本文的主要研究问题第43-44页
     ·本文的主要研究成果第44-47页
   ·本文的章节安排第47-48页
第2章 挖掘代表模式第48-89页
   ·引言第48-51页
   ·相关工作第51-53页
   ·预备知识第53-55页
   ·问题定义第55-61页
   ·挖掘代表模式的算法第61-77页
     ·RP-FP 算法第61-65页
     ·RP-GD 算法第65-73页
     ·RP-Leap 算法第73-77页
   ·实验结果及分析第77-88页
     ·实验设置第77页
     ·RP-FP 和RP-GD 的结果质量和效率第77-79页
     ·δ-跳跃模式和启发式策略的作用第79-80页
     ·RP-Leap 的结果质量和效率第80-81页
     ·影响压缩比的因素第81-85页
     ·RP-GD 和RP-Leap 的可扩展性第85页
     ·代表模式的可用性第85-88页
   ·本章小结第88-89页
第3章 挖掘跳跃模式第89-119页
   ·引言第89-91页
   ·相关工作第91-92页
   ·问题定义第92-97页
     ·跳跃模式第92-94页
     ·跳跃模式的性质第94-97页
   ·挖掘频繁跳跃模式第97-110页
     ·DFS 编码搜索树第97-99页
     ·裁剪搜索空间的基本思想第99-101页
     ·基于内扩展的裁剪第101-103页
     ·基于外扩展的裁剪第103-107页
     ·GraphJP 算法第107-110页
   ·实验结果及分析第110-118页
     ·实验设置第110-111页
     ·跳跃距离阀值的作用第111-113页
     ·裁剪技术的有效性第113-116页
     ·与CloseGraph 比较第116页
     ·算法可扩展性第116-117页
     ·跳跃模式的可用性第117-118页
   ·本章小结第118-119页
第4章 基于联合意义度量的Top-K 图模式挖掘第119-149页
   ·引言第119-121页
   ·相关工作第121-122页
   ·预备知识第122-123页
   ·问题定义第123-125页
   ·挖掘Top-K 图模式第125-140页
     ·Greedy-TopK 算法第126-130页
     ·Cluster-TopK 算法第130-140页
   ·实验结果及分析第140-147页
     ·实验设置第140-141页
     ·比较挖掘结果的质量第141-142页
     ·比较算法的效率第142-145页
     ·不同参数对Cluster-TopK 算法的影响第145-146页
     ·算法可扩展性第146-147页
   ·本章小结第147-149页
第5章 基于显露模式的图分类方法第149-163页
   ·引言第149-150页
   ·相关工作第150-152页
   ·问题定义第152-153页
   ·CEP 分类方法第153-160页
     ·挖掘频繁闭图模式第154-155页
     ·过滤非显露图模式第155-157页
     ·构造分类规则第157-160页
     ·使用分类规则进行分类第160页
   ·实验结果及分析第160-162页
   ·本章小结第162-163页
结论第163-165页
参考文献第165-178页
攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果第178-180页
致谢第180-181页
个人简历第181页

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