一种流数据频繁模式挖掘算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·数据挖掘 | 第8-9页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·主要研究工作 | 第11-12页 |
| 2 流数据及相关技术 | 第12-26页 |
| ·流数据及流数据模型 | 第12-16页 |
| ·流数据概念及特点 | 第12-13页 |
| ·流数据模型 | 第13-15页 |
| ·流数据模型与传统数据模型的区别 | 第15-16页 |
| ·流数据管理系统 | 第16-20页 |
| ·流数据管理系统模型 | 第16-17页 |
| ·流数据管理系统与关系数据库管理系统的区别 | 第17-18页 |
| ·已有的流数据管理系统 | 第18-19页 |
| ·与流数据管理系统相关的研究 | 第19-20页 |
| ·流数据处理技术 | 第20-23页 |
| ·基于数据的技术 | 第20-22页 |
| ·基于任务的技术 | 第22-23页 |
| ·流数据分析及其挖掘 | 第23-26页 |
| ·流数据挖掘及特点 | 第23-24页 |
| ·流数据挖掘的关键问题 | 第24-26页 |
| 3 基于滑动窗口的流数据频繁模式算法分析 | 第26-39页 |
| ·频繁模式 | 第26-27页 |
| ·频繁模式分类 | 第26-27页 |
| ·不同频繁模式对比 | 第27页 |
| ·挖掘方法 | 第27-29页 |
| ·批处理方法 | 第27-28页 |
| ·启发式方法 | 第28-29页 |
| ·流数据频繁模式挖掘算法 | 第29-35页 |
| ·算法分析 | 第29页 |
| ·FP-stream算法 | 第29-30页 |
| ·频繁模式树 | 第30-32页 |
| ·倾斜时间窗口 | 第32-34页 |
| ·时间标签窗表格的裁减 | 第34-35页 |
| ·算法的不足之处 | 第35页 |
| ·滑动窗口的流数据频繁模式挖掘算法分析 | 第35-39页 |
| ·前缀树模型 | 第36-37页 |
| ·DSFP-SW-tree | 第37-39页 |
| 4 基于滑动窗口的流数据频繁模式算法 | 第39-48页 |
| ·历史信息的存储 | 第39-44页 |
| ·线性回归 | 第39-40页 |
| ·指数衰减 | 第40-41页 |
| ·滑动窗口策略 | 第41-44页 |
| ·DSFP-SW算法 | 第44-48页 |
| ·DSFP-SW-tree的生成和更新 | 第44-45页 |
| ·DSFP-SW-tree的增量更新 | 第45-46页 |
| ·DSFP-SW-tree的剪枝 | 第46-47页 |
| ·完整的DSFP-SW算法描述 | 第47-48页 |
| 5 实验结果及分析 | 第48-52页 |
| ·实验环境和测试数据集 | 第48页 |
| ·评估算法的实验结果 | 第48-52页 |
| ·算法的可延展性 | 第48-50页 |
| ·本文算法与FP-stream算法的比较 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
