基于数据流的关联规则挖掘方法的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·数据流管理系统 | 第8-9页 |
| ·数据流挖掘技术的相关研究 | 第9-10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 2 关联规则与数据流挖掘 | 第12-19页 |
| ·关联规则与数据挖掘 | 第12-14页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第12-13页 |
| ·关联规则的分类 | 第13页 |
| ·关联规则的挖掘步骤 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘概述 | 第14页 |
| ·数据流及数据流挖掘 | 第14-18页 |
| ·数据流及其特点 | 第14-15页 |
| ·数据流挖掘 | 第15-18页 |
| ·数据流挖掘的发展趋势 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 数据流频繁模式类挖掘技术 | 第19-27页 |
| ·数据流频繁模式类挖掘的基本概念 | 第19-20页 |
| ·数据流频繁模式类挖掘典型算法 | 第20-22页 |
| ·Lossy Counting 算法 | 第21页 |
| ·FP-stream 算法 | 第21-22页 |
| ·其他的频繁模式挖掘算法 | 第22页 |
| ·数据流频繁闭合模式挖掘 | 第22-24页 |
| ·A-close 算法 | 第23页 |
| ·Closet 和Closet+算法 | 第23-24页 |
| ·数据流最大频繁模式挖掘 | 第24-26页 |
| ·DSM-MFI 算法 | 第25页 |
| ·estDec +算法 | 第25-26页 |
| ·数据流频繁模式类挖掘的发展趋势 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 基于数据流滑动窗口内的频繁闭合模式挖掘 | 第27-38页 |
| ·滑动窗口模型 | 第27-28页 |
| ·PCFI-tree 结构 | 第28-30页 |
| ·数据流频繁模式挖掘PCFI 算法 | 第30-33页 |
| ·算法简介 | 第30页 |
| ·PCFI 算法挖掘策略 | 第30-32页 |
| ·PCFI 算法描述 | 第32-33页 |
| ·算法测试与分析 | 第33-37页 |
| ·算法结果测试 | 第33-35页 |
| ·实验对比分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 事务衰减的数据流最大频繁模式挖掘 | 第38-49页 |
| ·倾斜时间窗口模型 | 第38-40页 |
| ·MMFIDS 算法简介 | 第40-46页 |
| ·带权的位对象 | 第40-42页 |
| ·改进的频繁模式树IFP-tree | 第42-43页 |
| ·前缀倾斜时间窗口树PTTW-tree | 第43-44页 |
| ·数据流最大频繁项集挖掘算法MMFIDS | 第44-46页 |
| ·算法测试与分析 | 第46-48页 |
| ·实验结果分析 | 第46-48页 |
| ·实验对比分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6 结论 | 第49-51页 |
| ·本文总结 | 第49页 |
| ·未来工作的展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 附录 | 第58页 |
