| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·数据挖掘概述 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第11页 |
| ·时空数据挖掘概述 | 第11-13页 |
| ·空间数据挖掘 | 第12-13页 |
| ·时空数据挖掘 | 第13页 |
| ·研究背景、内容及意义 | 第13-16页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第18-25页 |
| ·图形用户界面 | 第18-19页 |
| ·常用的技术 | 第19-22页 |
| ·时间扩展图 | 第19-20页 |
| ·cross-K函数 | 第20-22页 |
| ·基于Top-K%的方法 | 第22页 |
| ·数据库系统和文件系统 | 第22-24页 |
| ·数据库系统 | 第22-24页 |
| ·文件系统 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 容量限制下的疏散路径计划算法 | 第25-38页 |
| ·TAG模型 | 第25-27页 |
| ·基于TAG的时空网络存储模型 | 第27-29页 |
| ·CCRP Graph Miner算法 | 第29-35页 |
| ·间题提出及陈述 | 第29-30页 |
| ·问题提出 | 第29页 |
| ·问题描述 | 第29-30页 |
| ·CCRP Graph Miner算法描述 | 第30-34页 |
| ·CCRP Graph Miner算法分析 | 第34-35页 |
| ·正确性 | 第34页 |
| ·完整性 | 第34-35页 |
| ·时间复杂度 | 第35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-37页 |
| ·实验设计 | 第35-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于Top-K%的时空同现模式挖掘 | 第38-51页 |
| ·问题提出及相关概念 | 第38-41页 |
| ·问题提出 | 第38-39页 |
| ·相关概念 | 第39-41页 |
| ·MDCOP的基本概念 | 第39-40页 |
| ·TopMDCOPs的基本概念 | 第40-41页 |
| ·问题陈述 | 第41页 |
| ·TopMDCOP Graph Miner算法 | 第41-49页 |
| ·TopMDCOP Graph Miner算法描述 | 第42-47页 |
| ·TopMDCOP Graph Miner算法分析 | 第47-49页 |
| ·正确性 | 第47-48页 |
| ·完整性 | 第48页 |
| ·时间复杂度 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-50页 |
| ·实验设计 | 第49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 结束语 | 第51-54页 |
| ·本文总结 | 第51-52页 |
| ·研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间的研宄成果 | 第59页 |