最大频繁项集挖掘算法及应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-22页 |
| ·课题来源及研究目的 | 第9页 |
| ·立题背景 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘技术的现状与发展 | 第10-13页 |
| ·数据挖掘在入侵检测中应用的现状与发展 | 第13-19页 |
| ·本文的工作及创新之处 | 第19-20页 |
| ·本文的组织 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 2 预备知识:频繁项集挖掘 | 第22-42页 |
| ·问题的描述 | 第22-24页 |
| ·项集挖掘 | 第24-26页 |
| ·关联规则的挖掘 | 第26-28页 |
| ·实验数据集 | 第28-29页 |
| ·Apriori算法 | 第29-34页 |
| ·深度优先算法 | 第34-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 3 最大频繁项集挖掘算法MinMax | 第42-56页 |
| ·相关工作 | 第42-44页 |
| ·有关术语和定义 | 第44-46页 |
| ·剪枝策略 | 第46-48页 |
| ·数据结构 | 第48页 |
| ·算法描述 | 第48-50页 |
| ·算法分析与比较 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 4 并行挖掘算法P-MinMax | 第56-71页 |
| ·引 言 | 第56-57页 |
| ·相关工作 | 第57-61页 |
| ·基本概念与有关约定 | 第61-62页 |
| ·并行算法P-MinMax | 第62-67页 |
| ·实验结果及分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 5 基于最大频繁项集的入侵检测系统MMID | 第71-88页 |
| ·引 言 | 第71-72页 |
| ·相关工作 | 第72-73页 |
| ·有关约定与定义 | 第73-77页 |
| ·MMID的基本思想 | 第77-78页 |
| ·系统和用户正常行为模型的建立 | 第78-80页 |
| ·攻击模型的建立 | 第80-82页 |
| ·检测与标记 | 第82-84页 |
| ·实验与分析 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 6 总结与展望 | 第88-91页 |
| ·总 结 | 第88-90页 |
| ·未来研究工作展望 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-103页 |
| 附录1 (攻读学位期间发表的论文) | 第103-104页 |
| 附录2 论文录用和索引证明及参加的科研工作 | 第104-112页 |
