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最大频繁项集挖掘算法的研究

目录第1-8页
图表索引第8-9页
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-22页
   ·数据挖掘技术背景概述第13-19页
     ·数据挖掘技术的兴起第13-14页
     ·数据挖掘的定义和任务第14-16页
     ·数据挖掘的过程和应用第16-18页
     ·数据挖掘技术面临的主要挑战第18-19页
   ·论文的工作和结构第19-22页
     ·论文的工作第20页
     ·论文的组织结构第20-22页
第二章 关联规则挖掘概述第22-39页
   ·关联规则挖掘第22-28页
     ·关联规则挖掘的基本概念第22-26页
     ·关联规则的分类第26-27页
     ·关联规则挖掘的研究现状第27-28页
   ·频繁项集挖掘相关工作第28-38页
     ·完全频繁项集挖掘算法第28-31页
     ·频繁闭项集挖掘算法第31-33页
     ·最大频繁项集挖掘算法第33-38页
   ·小结第38-39页
第三章 基于单MFI-Tree结构挖掘最大频繁项集第39-52页
   ·引言第39-41页
   ·相关知识第41-44页
     ·深度优先搜索策略第41-42页
     ·FP-Tree(Frequent Pattern Tree)结构第42-43页
     ·MFI-Tree(Maximal Frequent Itemsets Tree)结构第43-44页
   ·基于单MFI-Tree结构的最大频繁项集挖掘算法FPMFI第44-48页
     ·基于最大频繁项集投影的超集存在判断第44-46页
     ·非冗余FP子树第46-47页
     ·算法FPMFI第47-48页
   ·性能分析与比较第48-51页
   ·小结第51-52页
第四章 基于位图格式挖掘最大频繁项集第52-63页
   ·位图数据格式第52-53页
   ·剪枝策略第53-55页
     ·子集非频繁剪枝(Subset Infrequency Prune)第53-54页
     ·超集频繁剪枝(Superset Frequency Prune)第54页
     ·父等价剪枝(Parent Equivalence Prune)第54-55页
   ·局部最大频繁项集第55-57页
   ·基于位图数据格式的最大频繁项集挖掘算法DFMfi第57-58页
   ·性能分析与比较第58-62页
   ·小结第62-63页
第五章 基于多MFI-Tree结构挖掘最大频繁项集第63-79页
   ·引言第63-64页
   ·相关知识第64-65页
     ·可能扩展项集和频繁扩展项集第64页
     ·多MFI-Tree结构表示最大频繁项集集合相关信息第64-65页
   ·基于多MFI-Tree结构的最大频繁项集挖掘算法FIMFI第65-73页
     ·剪枝策略第66-68页
     ·尾项集的项排序策略第68-69页
     ·超集存在判断第69-71页
     ·算法FIMFI第71-73页
   ·性能比较第73-77页
   ·小结第77-79页
第六章 基于组合FP-Tree结构挖掘最大频繁项集第79-97页
   ·CFP-Tree(Combined FP-Tree)结构第79-82页
     ·CFP-Tree结构及其性质第79-80页
     ·CFP-Tree构造过程第80-82页
   ·CfpMfi算法第82-85页
     ·基于CFP-Tree结构的最大频繁项集挖掘算法CfpMfi第82-84页
     ·基于最大化子集的超集存在判断第84-85页
     ·基于最大化子集的尾项集的项排序策略第85页
   ·性能比较第85-96页
     ·剪枝性能第86-91页
     ·时间性能比较第91-93页
     ·最大内存使用量比较第93-96页
   ·小结第96-97页
第七章 结论与展望第97-100页
   ·本文研究工作总结第97-98页
   ·基于FP-Tree挖掘频繁闭项集第98-99页
   ·今后工作第99-100页
致谢第100-101页
攻读博士学位期间发表的论文第101-102页
攻读博士学位期间参加的科研工作第102-103页
参考文献第103-114页

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