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面向半结构化数据的数据模型和数据挖掘方法研究

内容提要第1-8页
第1章 绪论第8-18页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·半结构化数据模型研究第9-10页
     ·基于关系的数据模型及扩展第9页
     ·基于对象描述的数据模型第9-10页
     ·基于有向图的数据模型第10页
   ·半结构化数据模式研究第10-11页
     ·基于逻辑描述的模式第11页
     ·基于图描述的模式第11页
   ·半结构化数据挖掘算法第11-14页
     ·半结构化数据的特征提取第11-13页
     ·半结构化数据的分类与聚类第13-14页
   ·国内半结构化数据挖掘研究第14-15页
   ·数据挖掘系统介绍第15-16页
   ·本文工作及组织结构第16-18页
第2章 面向数据挖掘需求的半结构化数据模型第18-34页
   ·基于标签树的粗糙集模型LTRS第18-26页
     ·基础定义第19页
     ·LTRS模型定义第19-21页
     ·LTRS模型中的决策规则第21-26页
   ·标记空间结构变化信息的树模型ADAWT第26-32页
     ·XML文档变化操作第27-28页
     ·基本概念第28-30页
     ·用于空间变化结构挖掘的树模型ADAWT第30-32页
   ·本章小结第32-34页
第3章 基于偏斜数据集分类问题的数据平衡算法第34-45页
   ·相关工作第34-36页
   ·基本定义及性质第36-37页
   ·SSGP算法介绍第37-40页
     ·算法的数据预处理第37页
     ·样例取模思想第37-38页
     ·SSGP算法描述第38-40页
   ·实验结果与分析第40-44页
   ·本章小结第44-45页
第4章 对象间矢量感应聚类算法第45-58页
   ·相关工作第45-46页
   ·理论基础第46-52页
     ·半结构化数据的聚类问题第46-47页
     ·算法的思想基础第47页
     ·相关定义第47-50页
     ·算法的理论基础第50-52页
   ·VICA算法介绍第52-54页
     ·算法描述第52-53页
     ·参数的讨论第53页
     ·算法有效性分析第53页
     ·时间复杂度分析第53-54页
   ·实验结果及分析第54-57页
   ·本章小结第57-58页
第5章 基于XML动态变化结构的特征提取与文档聚类研究第58-90页
   ·基本动态结构的定义和挖掘第58-66页
     ·频繁变化结构FCS第59-61页
     ·冰冻结构FS第61-63页
     ·基于时序模型的FCS挖掘第63-66页
   ·基于动态结构特征空间的XML文档聚类第66-80页
     ·基于FCS的XML文档聚类第67-68页
     ·基于加权余弦相似度的XML文档聚类第68-75页
     ·基于冰冻结构FS的XML文档聚类第75-80页
   ·空间变化子结构发现算法SCSFinder第80-88页
     ·空间变化结构的动态度量指标第80-81页
     ·SCS结构发现算法第81-85页
     ·算法复杂性分析第85-86页
     ·实验结果及性能分析第86-88页
   ·本章小结第88-90页
第6章 多策略数据挖掘系统DBIN Miner第90-99页
   ·相关研究背景第90-92页
     ·数据挖掘过程模型第90-91页
     ·数据挖掘系统的发展第91-92页
     ·数据挖掘系统的国际业界标准第92页
   ·数据挖掘系统DBIN Miner的设计第92-97页
     ·系统的开发背景及任务概述第92-93页
     ·系统的需求分析第93-95页
     ·系统的主要功能模块划分第95-96页
     ·系统的其他特点第96-97页
   ·系统的实现情况第97-98页
   ·本章小结第98-99页
第7章 结论与展望第99-102页
参考文献第102-110页
攻读博士学位期间发表的论文及参加的项目第110-112页
致谢第112-113页
摘要第113-115页
Abstract第115-117页

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