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基于位值压缩存储的频繁模式挖掘方法及应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 绪论第13-28页
    1.1 频繁模式挖掘的研究背景和意义第13-14页
    1.2 频繁模式挖掘问题及相关研究第14-23页
        1.2.1 频繁模式挖掘的基本概念和定义第14-15页
        1.2.2 频繁模式挖掘的分类和相关定义第15-21页
        1.2.3 频繁模式挖掘的研究现状第21-23页
    1.3 频繁模式挖掘的典型应用和发展趋势第23-25页
        1.3.1 频繁模式挖掘的典型应用第23-24页
        1.3.2 频繁模式挖掘的发展趋势第24-25页
    1.4 课题研究的主要内容第25-27页
    1.5 本文组织结构第27-28页
第2章 最大频繁项集和前K名频繁项集挖掘算法研究第28-50页
    2.1 基于分层位向量和栈结构的最大频繁项集挖掘算法研究第28-37页
        2.1.1 MaxPat_HB算法的相关定义第28-30页
        2.1.2 MaxPat_HB算法描述第30-35页
        2.1.3 MaxPat_HB算法的实验和结果分析第35-37页
    2.2 基于N-LIST数据结构的前K名频繁项集挖掘算法研究第37-48页
        2.2.1 FP_TopK算法的相关定义和性质第38-42页
        2.2.2 FP_TopK算法描述第42-45页
        2.2.3 FP_TopK算法的测试实例第45-46页
        2.2.4 FP_TopK算法的实验和结果分析第46-48页
    2.3 本章小结第48-50页
第3章 基于压缩位图的成对挖掘频繁序列算法研究第50-59页
    3.1 引言第50-51页
    3.2 CB-PMFS算法的相关定义第51页
    3.3 CB-PMFS算法的描述第51-55页
    3.4 CB-PMFS算法的实验和结果分析第55-57页
        3.4.1 CB-PMFS算法的运行时间第56-57页
        3.4.2 CB-PMFS算法可扩展性测试第57页
    3.5 本章小结第57-59页
第4章 基于向下延迟分解的最大频繁序列挖掘算法研究第59-66页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 TDD_MFS算法的相关定义第60页
    4.3 TDD_MFS算法的描述第60-64页
        4.3.1 初始表Init_table的构建第60-61页
        4.3.2 TDD_MFS算法的挖掘过程第61-64页
    4.4 TDD_MFS算法的实验和结果分析第64-65页
        4.4.1 TDD_MFS算法的运行时间第64-65页
        4.4.2 TDD_MFS算法的内存消耗第65页
    4.5 本章小结第65-66页
第5章 基于最大间隔的内联频繁序列挖掘算法研究第66-76页
    5.1 引言第66-67页
    5.2 FIIP-BM算法的相关定义第67-69页
    5.3 FIIP-BM算法的描述第69-72页
        5.3.1 位图的表示第69-70页
        5.3.2 FIIP-BM算法的挖掘过程第70-72页
    5.4 FIIP-BM算法的测试实例第72-73页
    5.5 FIIP-BM算法的实验和结果分析第73-74页
    5.6 本章小结第74-76页
第6章 生物序列和购物序列的频繁模式挖掘算法研究第76-94页
    6.1 基于位表且没有候选集产生的频繁生物序列挖掘算法研究第76-85页
        6.1.1 FBSB算法基本问题及序列位表的定义第77-79页
        6.1.2 FBSB算法的描述第79-81页
        6.1.3 FBSB算法的测试实例第81-83页
        6.1.4 FBSB算法的实验和结果分析第83-85页
    6.2 面向物品分析和顾客分析的频繁模式挖掘算法研究第85-93页
        6.2.1 FP-ICA算法的相关定义和性质第86页
        6.2.2 FP-ICA算法的描述第86-90页
        6.2.3 FP-ICA算法的测试实例第90-91页
        6.2.4 FP-ICA算法的实验和结果分析第91-93页
    6.3 本章小结第93-94页
结论第94-96页
参考文献第96-109页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第109-110页
致谢第110-111页
作者简介第111页

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