| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景 | 第10-12页 |
| ·在线数据流挖掘技术的由来 | 第10-11页 |
| ·挖掘闭合频繁项集的意义 | 第11-12页 |
| ·课题国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 数据流模型及相关数据流挖掘技术 | 第16-31页 |
| ·数据挖掘 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘的基本功能 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18-19页 |
| ·数据流及数据流挖掘模型 | 第19-20页 |
| ·数据流的特点 | 第19-20页 |
| ·数据流挖掘模型 | 第20页 |
| ·数据流挖掘相关技术和应用 | 第20-22页 |
| ·滑动窗口技术 | 第21-22页 |
| ·数据流挖掘的应用 | 第22页 |
| ·数据挖掘中的频繁项集算法概述 | 第22-27页 |
| ·频繁项集相关定义 | 第23-24页 |
| ·挖掘静态数据库中频繁项集的算法及评析 | 第24-27页 |
| ·数据流挖掘频繁项集算法概述 | 第27-30页 |
| ·概要数据结构估测算法 | 第27-28页 |
| ·使用滑动窗口技术的算法 | 第28页 |
| ·采用衰落因子的算法 | 第28-29页 |
| ·采用倾斜时间窗口策略的算法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 闭合频繁项集挖掘算法的研究 | 第31-41页 |
| ·相关概念及定义 | 第31页 |
| ·挖掘静态数据库中闭合频繁项集的算法演变 | 第31-36页 |
| ·最早提出闭合项集思想的 Close 和 A-Close 算法 | 第31-33页 |
| ·CHARM 算法 | 第33-35页 |
| ·CLOSET 和 CLOSET+算法 | 第35-36页 |
| ·基于滑动窗口挖掘数据流闭合频繁项集算法阐述 | 第36-40页 |
| ·Moment 算法 | 第36-38页 |
| ·CFI-Stream 算法 | 第38-39页 |
| ·以往算法存在的问题 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 一种新的在线挖掘算法 CMNL-SW | 第41-52页 |
| ·闭合项集的定义和性质 | 第41-42页 |
| ·算法相关数据结构 | 第42-44页 |
| ·维持算法的规则 | 第44页 |
| ·添加新事务到滑动窗口 | 第44-48页 |
| ·从滑动窗口删除旧事务 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验结果及性能评估 | 第52-58页 |
| ·实验环境和数据集 | 第52-53页 |
| ·实验环境介绍 | 第52页 |
| ·真实和模拟数据集 | 第52-53页 |
| ·挖掘结果及分析 | 第53页 |
| ·性能指标比较 | 第53-56页 |
| ·性能指标 | 第53-54页 |
| ·性能评估 | 第54-56页 |
| ·算法的稳定性和扩展性 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |