| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状与分析 | 第11-13页 |
| ·数据流管理系统 | 第11-12页 |
| ·数据流挖掘算法的研究 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13页 |
| ·本文解决的关键问题 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 聚类算法综述 | 第15-27页 |
| ·数据挖掘 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16-17页 |
| ·聚类分析 | 第17-19页 |
| ·聚类分析定义 | 第17-18页 |
| ·聚类评价标准 | 第18-19页 |
| ·常见聚类算法及其特点 | 第19-26页 |
| ·划分的方法(partitioning method) | 第19-20页 |
| ·层次的方法(hierarchical method) | 第20-22页 |
| ·基于密度的方法(density-based method) | 第22-24页 |
| ·基于网格的方法(grid-based method) | 第24-25页 |
| ·基于模型的方法(model-based method) | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 数据流聚类方法和关键技术 | 第27-37页 |
| ·数据流 | 第27-29页 |
| ·数据流的定义 | 第27页 |
| ·数据流的特点 | 第27-28页 |
| ·数据流处理的难点 | 第28页 |
| ·数据流挖掘与传统数据挖掘的区别 | 第28-29页 |
| ·数据流聚类方法概述 | 第29-30页 |
| ·关键技术点 | 第30-34页 |
| ·数据流计算模型 | 第30-32页 |
| ·概要数据结构设计 | 第32-34页 |
| ·聚类算法的选择 | 第34页 |
| ·内存的管理 | 第34页 |
| ·典型算法比较 | 第34-36页 |
| ·STREAM算法 | 第34-35页 |
| ·CluStream算法 | 第35-36页 |
| ·D-Stream算法 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于密度和网格的聚类算法研究 | 第37-51页 |
| ·问题分析与提出 | 第37-38页 |
| ·系统模型 | 第38-42页 |
| ·系统模型设计 | 第38-40页 |
| ·相关定义与数据结构 | 第40-42页 |
| ·在线层设计 | 第42-44页 |
| ·摘要数据结构设计 | 第42页 |
| ·在线层算法 | 第42-44页 |
| ·网格缓冲区管理 | 第44-46页 |
| ·离线层设计 | 第46-49页 |
| ·演化分析原理 | 第47页 |
| ·聚类分析 | 第47-49页 |
| ·算法性能分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实验分析 | 第51-56页 |
| ·实验环境和数据集 | 第51-52页 |
| ·适用性测试 | 第52-54页 |
| ·性能测试 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-57页 |
| ·论文总结 | 第56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间参加的项目和公开发表的论文 | 第61页 |
