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Mining High Utility Itemsets Based on Multiple Minimum Support and Multiple Minimum Utility Thresholds

摘要第4-5页
Abstract第5页
Chapter 1 Introduction第11-22页
    1.1 Backgrounds and Motivations第11-13页
    1.2 Frequent Itemsets Mining第13-14页
    1.3 Weighted Itemsets Mining第14-16页
    1.4 High-utility Mining第16-17页
    1.5 Problem Statement and Research Objectives第17-18页
    1.6 Summary of the Research Work第18-20页
        1.6.1 Proposed Methodology第18-19页
        1.6.2 Experimental Results第19-20页
    1.7 Research Significance第20页
    1.8 Organization of the Thesis第20-22页
Chapter 2 Literature Review第22-38页
    2.1 Frequent Itemsets Mining第22-28页
        2.1.1 Literature Review of Frequent Itemsets Mining第22-23页
        2.1.2 Performance Evaluation of Frequent Itemsets Mining Algorithms第23-28页
    2.2 Weighted Itemsets Mining第28-31页
        2.2.1 Literature Review of Weighted Itemsets Mining第28-29页
        2.2.2 Performance Evaluation of Weighted Itemsets Mining Algorithms第29-31页
    2.3 High-utility Mining第31-38页
        2.3.1 Literature Review of high-utility Mining第31-32页
        2.3.2 Challenges of high-utility Mining第32-33页
        2.3.3 Performance Evaluation of Utility Mining Algorithms第33-38页
Chapter 3 HUIM-MMSU and HUIM-IMMSU Algorithm第38-48页
    3.1 Definitions第38-40页
    3.2 Pruning Techniques第40-41页
    3.3 Proposed HUIM-MMSU Algorithm第41-42页
    3.4 Proposed HUIM-IMMSU Algorithm第42-48页
        3.4.1 IMMSU-tree第42-44页
        3.4.2 Restructure IMMSU-tree第44-45页
        3.4.3 IMMSU-Growth第45-48页
Chapter 4 Experimental Results第48-57页
    4.1 Datasets and Environment第48-50页
        4.1.1 Description of dataset第48-49页
        4.1.2 Description of MMS table第49-50页
        4.1.3 Description of MMU table第50页
    4.2 Runtime Analysis第50-52页
    4.3 Generated Itemsets Analysis第52-54页
    4.4 Memory Usage Analysis第54-57页
Chapter 5 Conclusions and Future Work第57-60页
    5.1 Conclusions第57-58页
    5.2 Future Work第58-60页
Acknowledgements第60-61页
References第61-65页
Appendices第65-67页
    Publication第65页
    List of Acronyms第65-66页
    HUIM-MMSU Candidate K itemsets generation Java Code第66-67页
    HUIM-IMMSU read dataset and map the data-Java Code第67页

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