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频繁模式挖掘相关技术研究

目录第1-7页
图表目录第7-9页
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-27页
   ·研究背景第13-15页
   ·相关研究工作第15-22页
     ·频繁项集挖掘第16-17页
     ·序列模式挖掘第17-18页
     ·时间序列模式挖掘第18-19页
     ·最大项集和闭合项集模式挖掘第19-20页
     ·频繁子树第20-21页
     ·频繁子图第21-22页
   ·本文工作第22-26页
     ·研究目标第22-23页
     ·研究内容第23-24页
     ·本文结构第24-26页
   ·几个术语的说明第26-27页
第二章 基于间接互关联后继树模型的频繁模式挖掘第27-43页
   ·引言第27-28页
   ·相关工作第28-29页
   ·FP-GROWTH算法挖掘频繁模式第29-32页
     ·基本思路第29-31页
     ·挖掘算法第31-32页
     ·算法讨论第32页
   ·互关联后继树模型的基本概念和相关定义第32-34页
   ·基于IS~+树的频繁模式挖掘第34-40页
     ·IS~+-树创建算法第34-35页
     ·IS~+-树频繁项集挖掘算法第35-38页
     ·IS~+-树挖掘算法与FP-growth算法的比较第38-40页
   ·实验和性能分析第40-41页
     ·实验环境和数据集特征第40页
     ·实验结果分析第40-41页
   ·结论第41-43页
第三章 基于静态IS-树的频繁模式挖掘第43-55页
   ·引言第43页
   ·基本概念和相关定义第43-46页
   ·基于静态IS树的频繁模式挖掘第46-51页
     ·静态IS-树的创建第46-47页
     ·基于静态IS-树的频繁模式挖掘第47-51页
     ·实验和性能分析第51-54页
     ·实验环境和数据集特征第51-52页
     ·实验结果分析第52-54页
     ·结论第54-55页
第四章 高效挖掘频繁闭合模式第55-65页
   ·引言第55-56页
   ·相关工作第56页
   ·问题描述和相关定义第56-59页
   ·闭含测试第59-61页
   ·挖掘频繁闭合项集算法IS-CLOSE第61-62页
   ·实验和性能分析第62-64页
     ·实验环境和数据集特征第62-63页
     ·实验结果分析第63-64页
   ·结论第64-65页
第五章 基于拓扑投影的嵌入式频繁子树挖掘第65-84页
   ·介绍第65-66页
   ·相关工作第66-67页
   ·问题定义第67-68页
   ·用TREEMINER算法挖掘频繁子树第68-73页
     ·生成候选树第68-70页
     ·候选子树计数第70-72页
     ·scope-list求交运算第72页
     ·算法讨论第72-73页
   ·基于拓扑投影的频繁子树模式增长第73-77页
     ·树和森林的拓扑编码第73-74页
     ·用最右路径扩展方法构造模式增长空间第74-75页
     ·基于拓扑投影的频繁子树模式增长框架第75-77页
   ·用TG算法挖掘频繁子树第77-80页
     ·TG算法第77-79页
     ·空间性能分析第79-80页
   ·实验和性能分析第80-82页
     ·数据集特征第80页
     ·性能比较第80-82页
     ·结果分析第82页
   ·结论和展望第82-84页
第六章 在无序树森林中高效挖掘直接频繁子树第84-97页
   ·介绍第84-85页
   ·问题定义第85-86页
   ·无序树的规范化第86-87页
   ·用HYBRIDTREEMINER算法挖掘直接频繁子树第87-90页
     ·相关定义第87-88页
     ·HybridTreeMiner挖掘算法第88-89页
     ·算法讨论第89-90页
   ·用模式增长方法挖掘直接频繁子树第90-92页
     ·树和森林的宽度优先编码第90页
     ·直接子树模式拓扑编码方法第90-91页
     ·模式增长空间第91-92页
   ·UT-GROWTH算法第92-94页
   ·实验和性能分析第94-96页
     ·数据集特征第95页
     ·性能比较第95-96页
     ·结果分析第96页
   ·结论和展望第96-97页
第七章 应用第97-110页
   ·概述第97页
   ·关联规则挖掘第97-99页
     ·简介第97-98页
     ·基本概念第98页
     ·由频繁项集产生关联规则第98-99页
   ·基于关联规则挖掘的分类器第99-104页
     ·简介第99页
     ·ARCS方法第99-101页
     ·CBA方法第101-102页
     ·CAEP方法第102-104页
   ·针对XML数据的结构分类器第104-106页
     ·简介第104页
     ·结构规则的概念第104-105页
     ·基于结构规则的分类器第105-106页
     ·小论第106页
   ·基于频繁结构的图索引方法第106-109页
     ·简介第106-107页
     ·特征选择第107-109页
     ·索引创建和维护第109页
     ·小结第109页
   ·结论第109-110页
第八章 总结与展望第110-113页
   ·总结第110-111页
   ·进一步的工作第111-113页
参考文献第113-122页
攻读博士学位期间参与的科研项目及主要成果第122-123页
致谢第123-124页

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