不确定图数据挖掘算法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-24页 |
| ·课题背景 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-22页 |
| ·图查询算法研究 | 第12-13页 |
| ·频繁子图挖掘算法研究 | 第13-16页 |
| ·稠密子图挖掘算法研究 | 第16页 |
| ·无线传感器网中区域发现问题研究 | 第16-17页 |
| ·其他图挖掘问题 | 第17-19页 |
| ·不确定数据挖掘算法研究 | 第19-22页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第22-23页 |
| ·主要研究内容 | 第22-23页 |
| ·主要研究成果 | 第23页 |
| ·本文章节安排 | 第23-24页 |
| 第2章 不确定图上极大频繁子图模式挖掘算法 | 第24-41页 |
| ·引言 | 第24-26页 |
| ·相关研究工作 | 第26-27页 |
| ·问题定义 | 第27-30页 |
| ·极大频繁子图挖掘算法 | 第30-36页 |
| ·预处理原始数据 | 第30-31页 |
| ·构建有效搜索空间 W_SAG | 第31-33页 |
| ·有效获得 K-极大频繁子图模式 | 第33-36页 |
| ·实验结果 | 第36-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第3章 不确定图上的紧密子图挖掘算法 | 第41-59页 |
| ·引言 | 第41-43页 |
| ·相关工作 | 第43-45页 |
| ·问题定义 | 第45-47页 |
| ·挖掘紧密子图 | 第47-53页 |
| ·紧密子图存在概率的计算 | 第48页 |
| ·计算不确定图中最高期望紧密函数上界 | 第48-49页 |
| ·基于树搜索策略的 TreeClose 算法 | 第49-51页 |
| ·基于贪心思想的 GreedyClose 算法 | 第51-53页 |
| ·实验结果 | 第53-58页 |
| ·实验数据 | 第53-55页 |
| ·算法执行情况及结果分析 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第4章 无线传感器网络中紧密子区域挖掘算法 | 第59-73页 |
| ·引言 | 第59-62页 |
| ·相关工作 | 第62页 |
| ·问题定义 | 第62-63页 |
| ·紧密子区域发现算法 | 第63-68页 |
| ·计算子区域的存在概率 | 第63-64页 |
| ·分布式构建不确定图 | 第64-65页 |
| ·确定紧密子区域阈值 T | 第65-66页 |
| ·算法 K-CLOSE | 第66-68页 |
| ·实验结果 | 第68-72页 |
| ·实验数据 | 第68-71页 |
| ·算法性能及结果分析 | 第71-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第85页 |
