| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘技术的分类 | 第12页 |
| ·数据挖掘研究存在的主要问题 | 第12-14页 |
| ·分布式数据挖掘概述 | 第14-17页 |
| ·分布式数据挖掘的特点 | 第15-16页 |
| ·分布式数据挖掘策略 | 第16-17页 |
| ·课题的研究意义及研究现状 | 第17-18页 |
| ·论文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·论文的组织 | 第19-20页 |
| 第二章 分类知识的挖掘和评价 | 第20-30页 |
| ·分类知识的挖掘算法研究 | 第20-24页 |
| ·数据分类的任务描述 | 第20页 |
| ·决策树分类算法 | 第20-21页 |
| ·Bayes分类算法 | 第21-22页 |
| ·基于源自关联规则挖掘概念的分类算法 | 第22-23页 |
| ·后向传播分类算法 | 第23-24页 |
| ·分布式环境分类知识的挖掘算法研究 | 第24-28页 |
| ·同构分布式环境分类知识的挖掘算法 | 第25-27页 |
| ·异构分布式环境分类知识的挖掘算法 | 第27-28页 |
| ·分类算法的评价 | 第28-30页 |
| ·分类算法评价指标 | 第28-29页 |
| ·分类算法的评价方法 | 第29-30页 |
| 第三章 基于DSPRINT算法的异构分布式环境分类规则挖掘 | 第30-50页 |
| ·SPRINT算法 | 第30-32页 |
| ·基本思想 | 第30-31页 |
| ·分割指数 | 第31-32页 |
| ·实现技术 | 第32页 |
| ·DSPRINT算法 | 第32-42页 |
| ·数据结构 | 第32-35页 |
| ·主要策略 | 第35-37页 |
| ·实例分析 | 第37-42页 |
| ·DSPRINT算法的改进 | 第42-44页 |
| ·区间评估 | 第42-43页 |
| ·区间筛选 | 第43-44页 |
| ·算法性能评价 | 第44-49页 |
| ·实验环境 | 第44页 |
| ·数据集及其特性 | 第44-46页 |
| ·实验结果及其分析 | 第46-49页 |
| ·本章总结 | 第49-50页 |
| 第四章 满足单调性约束条件的分布式分类规则挖掘 | 第50-59页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·单调性分类问题的提出 | 第51-54页 |
| ·数据集的单调性拓展 | 第52-53页 |
| ·针对单调数据的思想 | 第53-54页 |
| ·基于分布式环境的单调树建立 | 第54-57页 |
| ·本章总结 | 第57-59页 |
| 第五章 基于Mobile Agent的分布式数据挖掘系统设计 | 第59-69页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·常规分布式数据挖掘所面临的技术问题 | 第59-61页 |
| ·移动代理(Mobile Agent)技术 | 第61-64页 |
| ·Agent技术 | 第61-62页 |
| ·移动代理的基本概念 | 第62页 |
| ·移动代理系统结构 | 第62-64页 |
| ·基于移动代理技术的分布式数据挖掘系统设计 | 第64-68页 |
| ·系统设计思想 | 第64页 |
| ·系统组成原理 | 第64-65页 |
| ·数据流的控制 | 第65-67页 |
| ·系统的框架设计 | 第67页 |
| ·系统搭建构想 | 第67-68页 |
| ·本章总结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69-70页 |
| ·研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者在攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第76页 |