| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 关联规则挖掘现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 效用模式挖掘现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要工作和贡献 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 频繁模式挖掘算法 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 频繁模式挖掘中典型算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 Apriori算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 FP-Growth算法 | 第18-22页 |
| 2.3 序列模式发现算法 | 第22-23页 |
| 2.4 序列模式挖掘中典型算法 | 第23-28页 |
| 2.4.1 AprioriAll算法 | 第23-25页 |
| 2.4.2 GSP算法 | 第25页 |
| 2.4.3 SPADE算法 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 高效用模式挖掘算法 | 第29-38页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 经典的高效用模式挖掘算法 | 第30-37页 |
| 3.2.1 UP-Growth算法 | 第30-34页 |
| 3.2.2 HUI-Miner算法 | 第34-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于离散粒子群的高效用模式挖掘算法 | 第38-50页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第39-41页 |
| 4.3 SUP-Tree的结构 | 第41-42页 |
| 4.4 HUPM_(SUPT)-PSO算法挖掘方法 | 第42-45页 |
| 4.4.1 预处理阶段 | 第42页 |
| 4.4.2 粒子编码阶段 | 第42-43页 |
| 4.4.3 构建SUP-Tree阶段 | 第43页 |
| 4.4.4 预评价粒子阶段 | 第43-44页 |
| 4.4.5 评价粒子阶段 | 第44-45页 |
| 4.4.6 更新粒子阶段 | 第45页 |
| 4.5 实验 | 第45-49页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第45-46页 |
| 4.5.2 运行时间 | 第46-48页 |
| 4.5.3 HUPs的数量 | 第48-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于快速剪枝的高效用序列模式挖掘算法 | 第50-61页 |
| 5.1 问题描述和相关定义 | 第50-55页 |
| 5.2 挖掘高效用序列模式算法 | 第55-58页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第55页 |
| 5.2.2 计算每个项的正项序列权重效用值 | 第55页 |
| 5.2.3 去除正项序列权重效用值小于阈值的项得到新的序列数据库 | 第55-56页 |
| 5.2.4 建立 2-序列效用矩阵结构表(2-UM) | 第56页 |
| 5.2.5 建立每个项的效用信息列表 | 第56-57页 |
| 5.2.6 建立k-子序列的效用信息列表 | 第57-58页 |
| 5.2.7 计算上界值进行剪枝 | 第58页 |
| 5.2.8 得到全部高效用序列模式 | 第58页 |
| 5.3 实验 | 第58-60页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第58页 |
| 5.3.2 算法的时空效率 | 第58-59页 |
| 5.3.3 剪枝策略的评估 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第68页 |
