| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| ·数据挖掘 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 数据流和数据流挖掘 | 第16-26页 |
| ·数据流 | 第16-21页 |
| ·数据流的特点 | 第16-17页 |
| ·数据流模型 | 第17-18页 |
| ·数据流处理技术 | 第18-19页 |
| ·数据流管理系统 | 第19-20页 |
| ·数据流的应用 | 第20-21页 |
| ·数据流挖掘算法 | 第21-26页 |
| ·数据流分类算法 | 第22-23页 |
| ·数据流聚类算法 | 第23-24页 |
| ·数据流频繁模式算法 | 第24-26页 |
| 第三章 挖掘数据流中的频繁项集 | 第26-37页 |
| ·数据流频繁模式挖掘 | 第26-27页 |
| ·LOSSY COUNTING 算法 | 第27-30页 |
| ·频繁项和频繁项集的Lossy Counting 算法 | 第27-29页 |
| ·Lossy Counting 算法的实现 | 第29-30页 |
| ·FP-STREAM 算法 | 第30-37页 |
| ·倾斜时间窗模型及其更新算法 | 第30-33页 |
| ·FP-Stream 结构及其裁减 | 第33-35页 |
| ·FP-Stream 算法的实现 | 第35-37页 |
| 第四章 数据流频繁模式挖掘算法（TWCT-STREAM） | 第37-48页 |
| ·带倾斜时间窗的压缩TRIE 树（TWCT 树） | 第37-40页 |
| ·TWCT 树的结构 | 第37-38页 |
| ·TWCT 树的更新和删除 | 第38-40页 |
| ·TWCT-STREAM 算法 | 第40-43页 |
| ·实验研究 | 第43-47页 |
| ·实验设置 | 第43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 VDT-SW 结构及其在通信数据分析中的应用 | 第48-59页 |
| ·通信数据分析的任务 | 第48-52页 |
| ·面向网络运维的客户投诉数据流挖掘模型 | 第52-53页 |
| ·基于VDT-SW 结构的客户投诉数据流挖掘算法 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| ·进一步研究的展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
