一种效用模式的数据流挖掘方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状与热点 | 第11-13页 |
| ·论文主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 效用模式数据流挖掘基础 | 第15-29页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16-17页 |
| ·频繁项集挖掘理论 | 第17-20页 |
| ·基本定义 | 第17-19页 |
| ·关联规则 | 第19-20页 |
| ·数据流挖掘理论 | 第20-22页 |
| ·数据流定义 | 第21页 |
| ·数据流处理模型 | 第21-22页 |
| ·数据流处理的关键问题 | 第22页 |
| ·数据流挖掘窗口模型 | 第22-25页 |
| ·界标窗口模型 | 第23页 |
| ·滑动窗口模型 | 第23-24页 |
| ·时间衰减模型 | 第24-25页 |
| ·效用模式挖掘 | 第25-28页 |
| ·效用模式基础 | 第25-26页 |
| ·THUI-Mine 算法 | 第26-27页 |
| ·MHUI-TID 算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 MMIDS 方法 | 第29-45页 |
| ·基本问题的定义 | 第29-31页 |
| ·有效事务 | 第29-30页 |
| ·数据流元素的效用 | 第30页 |
| ·最大高效项集 | 第30-31页 |
| ·MMIDS 方法 | 第31-40页 |
| ·事务投影 | 第32-34页 |
| ·MMIDSLM | 第34-37页 |
| ·MMIDSSW | 第37-40页 |
| ·产生 MaxHUIS | 第40-41页 |
| ·MUI-Tree 的剪枝策略 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 实验仿真与结果分析 | 第45-54页 |
| ·实验环境 | 第45页 |
| ·实验数据集 | 第45页 |
| ·实验分析 | 第45-51页 |
| ·界标模型下的算法性能 | 第45-49页 |
| ·滑动窗口模型下的算法性能 | 第49-51页 |
| ·BUT 策略的效果 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
