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 |