| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-16页 |
| 致谢 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-22页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·课题来源和研究背景 | 第18-20页 |
| ·本文研究内容 | 第20-22页 |
| ·主要研究内容 | 第20页 |
| ·内容组织 | 第20-22页 |
| 第二章 本文相关研究工作 | 第22-39页 |
| ·传统的序列模式挖掘 | 第22-26页 |
| ·序列模式挖掘定义 | 第22-23页 |
| ·完全序列模式挖掘 | 第23-25页 |
| ·闭合序列模式挖掘 | 第25-26页 |
| ·带有通配符的序列模式挖掘 | 第26-30页 |
| ·单序列模式挖掘 | 第26-27页 |
| ·多序列模式挖掘 | 第27-28页 |
| ·序列数据库模式挖掘 | 第28-30页 |
| ·关键词抽取 | 第30-37页 |
| ·关键词抽取研究现状 | 第30-33页 |
| ·词语语义相似度 | 第33-34页 |
| ·词汇链 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于宽度优先搜索的带有通配符的序列模式挖掘 | 第39-48页 |
| ·问题定义 | 第39-40页 |
| ·One-off Mining算法 | 第40-43页 |
| ·算法描述 | 第40-42页 |
| ·算法举例 | 第42页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于模式增长的带有通配符的序列模式挖掘 | 第48-59页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·带有通配符的模式扩展 | 第49-52页 |
| ·带有通配符的候选模式出现空间 | 第49-50页 |
| ·基于候选出现的剪枝策略 | 第50-52页 |
| ·MAIL算法设计 | 第52-55页 |
| ·基于候选出现剪枝的模式出现扩展算法 | 第53-54页 |
| ·基于模式扩展的序列模式挖掘算法 | 第54-55页 |
| ·算法复杂度分析 | 第55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于层次有向无环图的带有通配符的序列模式挖掘 | 第59-73页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·层次有向无环图(HDAG) | 第60-61页 |
| ·基于HDAG的序列模式挖掘算法 | 第61-66页 |
| ·基于HDAG的模式出现扩展算法 | 第62-64页 |
| ·算法分析 | 第64-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-72页 |
| ·人工生成数据实验 | 第67-68页 |
| ·DNA序列数据实验 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 基于文本模式的关键词抽取 | 第73-87页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·文本序列模式挖掘 | 第74-77页 |
| ·基于序列模式挖掘的关键词抽取 | 第77-81页 |
| ·带有通配符的文本序列模式挖掘 | 第77-78页 |
| ·词语模式特征抽取 | 第78页 |
| ·关键词抽取算法 | 第78-79页 |
| ·实验结果及分析 | 第79-81页 |
| ·基于词汇链的新闻网页关键词抽取 | 第81-86页 |
| ·词语歧义消解 | 第81-82页 |
| ·特征选择 | 第82-83页 |
| ·算法步骤描述 | 第83-84页 |
| ·实验结果与评价 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第七章 结束语 | 第87-90页 |
| ·主要研究工作 | 第87-88页 |
| ·下一步工作 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-98页 |
| 攻读博士学位期间参加研究的课题和发表的论文 | 第98-100页 |