| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·不确定数据流挖掘 | 第15-18页 |
| ·不确定数据流特点 | 第15页 |
| ·不确定数据表示与建模 | 第15-16页 |
| ·不确定数据流挖掘的挑战 | 第16-18页 |
| ·研究内容及研究成果 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 不确定数据流频繁数据挖掘研究现状 | 第20-38页 |
| ·数据挖掘范畴 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第20页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第20页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第20页 |
| ·数据挖掘的类型 | 第20页 |
| ·数据挖掘的问题 | 第20-21页 |
| ·从不确定数据中挖掘频繁模式 | 第21-31页 |
| ·基于 Apriori 的不确定数据中频繁模式挖掘 | 第23页 |
| ·基于树的不确定数据中频繁模式挖掘 | 第23-24页 |
| ·基于树的不确定数据中频繁模式的约束挖掘 | 第24-26页 |
| ·基于树的不确定数据流中频繁模式挖掘 | 第26页 |
| ·基于超链接结构的不确定数据中频繁模式挖掘 | 第26-28页 |
| ·不确定数据的垂直挖掘 | 第28页 |
| ·不确定数据中频繁模式挖掘算法比较 | 第28-31页 |
| ·从不确定数据中挖掘概率频繁模式 | 第31-34页 |
| ·从不确定数据中挖掘概率有影响对象 | 第32-33页 |
| ·从不确定数据中挖掘概率频繁模式 | 第33页 |
| ·从不确定数据中挖掘概率关联规则 | 第33-34页 |
| ·不确定数据流中 Top-K 查询 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于滑动窗口的不确定数据流中频繁项查询 | 第38-56页 |
| ·背景介绍 | 第38-39页 |
| ·静态不确定数据库的频繁项查询 | 第39-43页 |
| ·问题的描述 | 第39页 |
| ·剪枝策略 | 第39-40页 |
| ·静态不确定数据库中频繁项查询算法 | 第40-43页 |
| ·基于动态规划的概率计算方法 | 第40页 |
| ·概率计算方法的进一步改进 | 第40-42页 |
| ·基于动态规划方法的频繁项查询算法 | 第42-43页 |
| ·不确定数据流中频繁项查询算法 | 第43-51页 |
| ·问题的描述 | 第43-44页 |
| ·第一个滑动窗口上的频繁项挖掘 | 第44-48页 |
| ·删除滑动窗口中最旧的一个元组 | 第48-49页 |
| ·增加一个新元组到滑动窗口后的频繁项挖掘 | 第49-51页 |
| ·实验与结果分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于滑动窗口的不确定数据流中 Top-k 查询 | 第56-70页 |
| ·背景介绍 | 第56-57页 |
| ·问题的描述 | 第57-58页 |
| ·基于滑动窗口的 MPTopKTS 查询算法 | 第58-62页 |
| ·算法的基本思想和框架 | 第58-59页 |
| ·算法 4.1 的正确性证明 | 第59-62页 |
| ·对后继窗口的处理 | 第62-66页 |
| ·数据结构 | 第62-63页 |
| ·删除一个旧元组 | 第63-64页 |
| ·插入一个新元组 | 第64-66页 |
| ·实验与结果分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 基于滑动窗口的不确定数据流中频繁闭项集的采样挖掘 | 第70-86页 |
| ·背景介绍 | 第70-71页 |
| ·问题的描述 | 第71-73页 |
| ·基于滑动窗口的 MFCIFUDS 挖掘算法 | 第73-83页 |
| ·算法的基本思想 | 第73-75页 |
| ·算法的精确度分析 | 第75-76页 |
| ·基于模式增长树的频繁闭项集挖掘算法的改进处理 | 第76-83页 |
| ·改进 FP-tree 树和频繁闭项集表 | 第77-78页 |
| ·插入新事务时 FP-tree 树和频繁闭项集表 FCIT 的变化 | 第78-81页 |
| ·删除旧事务时 FP-tree 树和频繁闭项集表的变化 | 第81-83页 |
| ·实验与结果分析 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 基于滑动窗口的不确定数据流中频繁数量区间模式挖掘 | 第86-108页 |
| ·背景介绍 | 第86-87页 |
| ·问题的描述 | 第87-90页 |
| ·算法的基本思路与示例 | 第90-98页 |
| ·构建频繁数量区间模式生成树 | 第90-93页 |
| ·从项集事务不确定数据集到 UF-tree | 第90-91页 |
| ·从数量区间事务不确定数据集到 FIPatTree | 第91-93页 |
| ·相关数据结构 | 第93-95页 |
| ·从 FIPatTree 中挖掘频繁数量区间模式 | 第95-98页 |
| ·基于滑动窗口的 MFIPatFUS 挖掘算法 | 第98-105页 |
| ·频繁数量区间模式挖掘框架算法 | 第98-99页 |
| ·创建频繁数量区间模式生成树 | 第99-100页 |
| ·频繁数量区间模式挖掘 MFIPatFUS 算法 | 第100-102页 |
| ·删除当前滑动窗口中最旧事务 | 第102-103页 |
| ·在当前滑动窗口中插入最新流入的事务 | 第103-105页 |
| ·实验与结果分析 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 第七章 总结与展望 | 第108-111页 |
| ·研究工作总结 | 第108-109页 |
| ·未来工作展望 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第121页 |
