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 |