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基于效用的负序列模式挖掘技术的研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景与意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-11页
    1.3 主要研究内容第11-14页
第2章 负序列模式挖掘第14-22页
    2.1 基本概念第14-15页
    2.2 Neg-GSP算法第15-17页
    2.3 PNSP算法第17-18页
    2.4 e-NSP算法第18-20页
    2.5 E-msNSP算法第20页
    2.6 本章小结第20-22页
第3章 高效用模式挖掘第22-36页
    3.1 高效用频繁项集挖掘极其相关算法第22-26页
        3.1.1 基本概念第22-24页
        3.1.2 UPTP算法第24页
        3.1.3 IHUP算法第24页
        3.1.4 UP-Growth&UP-Growth+算法第24-25页
        3.1.5 HUI-Miner算法第25页
        3.1.6 TKU算法第25-26页
    3.2 高效用序列模式挖掘极其相关算法第26-35页
        3.2.1 基本概念第26-28页
        3.2.2 UL和US算法第28-31页
        3.2.3 USpan算法第31-32页
        3.2.4 TUS算法第32-34页
        3.2.5 HUSPNIV算法第34-35页
    3.3 本章小结第35-36页
第4章 基于效用的负序列模式挖掘算法——HUNSPM算法第36-46页
    4.1 基本概念介绍第36-39页
    4.2 HUNSPM算法第39-41页
        4.2.1 HUNSPM算法框架第39页
        4.2.2 高效用负候选序列生成方法第39-40页
        4.2.3 数据结构第40页
        4.2.4 剪枝策略第40-41页
        4.2.5 HUNSPM算法第41页
    4.3 实验分析第41-45页
        4.3.1 数据集第41-42页
        4.3.2 性能测试第42-43页
        4.3.3 数据因素分析第43-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第5章 多效用值的负序列模式挖掘算法——MUNSPM算法第46-54页
    5.1 基本概念介绍第46-48页
    5.2 MUNSPM算法第48-49页
        5.2.1 MUNSPM算法框架第48页
        5.2.2 高效用负候选序列生成方法第48页
        5.2.3 MUNSPM算法第48-49页
    5.3 实验分析第49-53页
        5.3.1 数据集第49-50页
        5.3.2 性能测试第50-53页
    5.4 本章小结第53-54页
第6章 总结与展望第54-56页
    6.1 总结第54页
    6.2 展望第54-56页
参考文献第56-64页
致谢第64-66页
在学期间主要科研成果第66页

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