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半结构化数据挖掘若干问题研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-21页
   ·研究背景及意义第13-15页
   ·基础知识第15-20页
     ·XML 数据模型第15-16页
     ·树形结构第16-17页
     ·子树类型第17-18页
     ·频繁子树第18-19页
     ·闭合子树与最大子树第19-20页
   ·本文组织结构第20-21页
第2章 半结构化数据频繁模式挖掘第21-65页
   ·领域背景第21-23页
   ·相关工作第23-25页
   ·静态挖掘方法 CITMinerC 算法机理第25-46页
     ·构建压缩树第27-29页
     ·剪边与压缩第29-33页
     ·闭合化第33-34页
     ·CITMinerC 算法详情第34-35页
     ·优化方法第35-38页
     ·性能分析第38-39页
     ·实验结果与分析第39-46页
   ·XML 空间频繁变化结构挖掘第46-62页
     ·空间频繁变化结构第46-49页
     ·空间变化 DOM 模型 SC-DOM第49-58页
     ·实验结果与分析第58-62页
   ·本章小结第62-65页
第3章 半结构化数据聚类方法第65-89页
   ·领域背景第65-66页
   ·相关工作第66-68页
   ·层次敏感的 XML 文档聚类方法 CXLI第68-77页
     ·问题描述第68-69页
     ·CXLI 算法第69-73页
     ·实验结果与分析第73-77页
   ·动态 XML 文档聚类方法第77-86页
     ·频繁变化结构 FCS 挖掘第77-78页
     ·加权余弦相似度聚类过程第78-82页
     ·实验结果与分析第82-86页
   ·本章小结第86-89页
第4章 民族织物图案半结构化模型第89-107页
   ·课题背景第89-90页
   ·民族织物图案基因第90-93页
   ·民族织物图案基因模型第93-96页
   ·半结构化民族织物图案模型第96-102页
     ·子图案拆分第96-97页
     ·构图模式第97-100页
     ·图案模型第100-102页
   ·实验结果与分析第102-106页
     ·数据来源与实验过程第102-104页
     ·图案外形描述能力第104-105页
     ·数据挖掘能力第105-106页
   ·本章小结第106-107页
第5章 总结与展望第107-109页
参考文献第109-121页
攻读博士期间发表的学术论文第121-123页
致谢第123-124页

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