不确定图数据的频繁子图模式挖掘算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 图查询 | 第12-13页 |
| 1.2.2 图分类 | 第13页 |
| 1.2.3 图聚类 | 第13-14页 |
| 1.2.4 子图模式挖掘 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关工作概述 | 第17-31页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第17-20页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 数据挖掘的功能 | 第18-19页 |
| 2.1.3 数据挖掘的步骤 | 第19-20页 |
| 2.2 传统的频繁子图模式挖掘概述 | 第20-27页 |
| 2.2.1 基本概念和问题描述 | 第20-22页 |
| 2.2.2 频繁子图模式挖掘的经典算法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 gSpan算法 | 第23-27页 |
| 2.3 不确定图数据挖掘 | 第27-28页 |
| 2.4 分治策略 | 第28-30页 |
| 2.4.1 分割图数据库 | 第29页 |
| 2.4.2 挖掘分割单元中的频繁子图模式 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 不确定图的频繁子图模式挖掘算法 | 第31-53页 |
| 3.1 问题定义 | 第31-35页 |
| 3.2 构建UADI结构 | 第35-38页 |
| 3.3 子图模式搜索树 | 第38-39页 |
| 3.4 数据预挖掘 | 第39-42页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第40-41页 |
| 3.4.2 恢复确定图的不确定性 | 第41-42页 |
| 3.5 期望语义下频繁子图模式挖掘 | 第42-47页 |
| 3.5.1 剪枝技术 | 第42-44页 |
| 3.5.2 算法概述 | 第44-47页 |
| 3.6 实验分析 | 第47-51页 |
| 3.6.1 数据及参数说明 | 第47页 |
| 3.6.2 实验结果及性能分析 | 第47-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于划分的不确定图频繁子图挖掘算法 | 第53-63页 |
| 4.1 相关概念和原理 | 第53-54页 |
| 4.2 划分技术 | 第54-56页 |
| 4.3 整体算法描述 | 第56-58页 |
| 4.4 实验分析 | 第58-62页 |
| 4.4.1 数据及参数说明 | 第58-59页 |
| 4.4.2 实验结果与性能分析 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 本文总结 | 第63页 |
| 5.2 工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻硕期间参与项目及发表的论文 | 第73页 |
