从数据集中挖掘频繁函数集的研究和应用
| 目录 | 第1-8页 |
| 0. 引言 | 第8-9页 |
| 1. 数据挖掘综述 | 第9-13页 |
| ·数据挖掘的重要意义 | 第9页 |
| ·数据挖掘的内涵 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘功能 | 第10-11页 |
| ·概念/类描述:特征和区分 | 第10-11页 |
| ·关联分析 | 第11页 |
| ·分类和预测 | 第11页 |
| ·聚类分析 | 第11页 |
| ·函数挖掘 | 第11-13页 |
| ·一元线性回归模型 | 第12页 |
| ·非线性回归 | 第12页 |
| ·其它回归模型 | 第12-13页 |
| 2. 频繁函数集 | 第13-27页 |
| ·传统函数挖掘的局限性 | 第13-14页 |
| ·频繁函数集 | 第14-22页 |
| ·基本概念 | 第14-15页 |
| ·频繁k-元函数集FFSk性质 | 第15-16页 |
| ·频繁函数子集 | 第16-18页 |
| ·频繁函数集挖掘——在何种数据上进行? | 第18-20页 |
| ·可配置的FFS挖掘算法——CFFSDA | 第20-22页 |
| ·基于约束的频繁函数集 | 第22-27页 |
| ·FFS上的约束 | 第23-25页 |
| ·基于约束的频繁函数集 | 第25-26页 |
| ·基于约束的频繁函数集挖掘框架 | 第26-27页 |
| 3. 基于基因表达式编程的频繁函数集挖掘算法 | 第27-33页 |
| ·GEP算法简介 | 第27-28页 |
| ·精度阈值队列 | 第28-30页 |
| ·配置GEP的KCFFSD | 第30-33页 |
| 4. 频繁函数集的应用 | 第33-45页 |
| ·频繁函数集在查询优化中的应用 | 第33-44页 |
| ·查询处理简介 | 第33-34页 |
| ·代价模型 | 第34-35页 |
| ·查询代价的度量 | 第35页 |
| ·使用例表的说明 | 第35-36页 |
| ·等值查询优化比较 | 第36-39页 |
| ·其它类型的等值查询语句 | 第39页 |
| ·涉及比较的选择 | 第39-44页 |
| ·FFS在分类中的应用 | 第44-45页 |
| 5. 实验与性能分析 | 第45-57页 |
| ·频繁函数集挖掘 | 第45-47页 |
| ·利用FFS进行分类 | 第47-50页 |
| ·时序数据上的FFS挖掘 | 第50-52页 |
| ·采用精度阈值队列和采用单一精度阈值的比较 | 第52-57页 |
| ·实验数据集说明和参数设置 | 第52-54页 |
| ·实验评估指标 | 第54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-57页 |
| 6. 结束语 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 本文作者在攻读硕士学位期间发表的文章 | 第60-61页 |
| 声明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
