基本显露模式的挖掘算法
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第7-9页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第9页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘的实施步骤 | 第11页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第11-13页 |
| ·有指导的分类和无指导的分类 | 第12页 |
| ·分类器的构造 | 第12-13页 |
| ·分类算法的比较标准 | 第13页 |
| ·本文工作和结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 EPs和eEPs及其挖掘算法 | 第14-29页 |
| ·EPs的概念 | 第14-16页 |
| ·EPs的特性及其常见特殊形式 | 第16-18页 |
| ·EPs的特性 | 第16-17页 |
| ·常见特殊形式的EPs | 第17-18页 |
| ·eEPs的特点 | 第18-19页 |
| ·EPs的边界挖掘算法 | 第19-23页 |
| ·EPs的挖掘问题描述 | 第19-20页 |
| ·挖掘EPs的朴素算法 | 第20页 |
| ·基于边界挖掘EPs的算法 | 第20-23页 |
| ·基于边界算法改进的FFBD和EUBBD算法 | 第23-29页 |
| ·FFBD算法 | 第24-26页 |
| ·EUBBD算法 | 第26-29页 |
| 第三章 基于模式树挖掘eEPs的新算法 | 第29-40页 |
| ·问题描述 | 第29页 |
| ·FP-Growth简介 | 第29-31页 |
| ·模式树 | 第31-34页 |
| ·模式树的定义 | 第31-32页 |
| ·模式树的创建 | 第32-34页 |
| ·被约束子树 | 第34-36页 |
| ·被约束子树的概念 | 第34-36页 |
| ·最小项优先策略 | 第36页 |
| ·eEPs树 | 第36-37页 |
| ·挖掘eEPs的新算法eEPMiner | 第37-40页 |
| ·算法的基本思想 | 第37-38页 |
| ·算法的伪代码 | 第38-40页 |
| 第四章 eEPMiner算法的正确性和性能分析 | 第40-46页 |
| ·算法正确性的证明 | 第40-43页 |
| ·实验环境 | 第43页 |
| ·性能分析 | 第43-46页 |
| 第五章 EPs和eEPs用于分类 | 第46-54页 |
| ·基于EPs的分类特点 | 第46-47页 |
| ·基于EPs的分类算法 | 第47-51页 |
| ·CAEP | 第47-49页 |
| ·JEP-Classifier | 第49-50页 |
| ·DeEP | 第50-51页 |
| ·基于eEPs的分类算法 | 第51-54页 |
| ·BCEP | 第51-52页 |
| ·CEEP | 第52-53页 |
| ·TPeEP | 第53-54页 |
| 结束语 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录：硕士期间发表的学术论文 | 第59页 |
