| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 不确定数据概述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 不确定数据来源 | 第13-14页 |
| 1.2.2 不确定数据模型 | 第14-15页 |
| 1.2.3 不确定数据处理面临挑战 | 第15-16页 |
| 1.3 频繁模式挖掘算法相关研究 | 第16-25页 |
| 1.3.1 确定频繁模式挖掘算法研究 | 第16-19页 |
| 1.3.2 不确定频繁模式挖掘算法研究 | 第19-25页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第25-26页 |
| 1.5 本文结构 | 第26-28页 |
| 第二章 滑动窗口概率阂值频繁项挖掘算法研究 | 第28-48页 |
| 2.1 引言 | 第28-30页 |
| 2.2 问题描述 | 第30-34页 |
| 2.3 基本算法 | 第34-40页 |
| 2.3.1 窗口初始化阶段处理 | 第34-38页 |
| 2.3.2 窗口滑动阶段处理 | 第38页 |
| 2.3.3 基本算法bs-UFI | 第38-40页 |
| 2.4 优化算法 | 第40-43页 |
| 2.4.1 基于泊松分布的过滤方法 | 第40-41页 |
| 2.4.2 优化算法is-UFI | 第41-43页 |
| 2.5 实验分析 | 第43-47页 |
| 2.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 滑动窗口概率Top-K频繁项挖掘算法研究 | 第48-68页 |
| 3.1 引言 | 第48-50页 |
| 3.2 问题描述 | 第50-51页 |
| 3.3 基本算法 | 第51-59页 |
| 3.3.1 候选集构造 | 第51-54页 |
| 3.3.2 概率Top-K频繁项计算 | 第54-57页 |
| 3.3.3 候选集更新 | 第57-58页 |
| 3.3.4 基本算法bs-KUFI | 第58-59页 |
| 3.4 优化算法 | 第59-63页 |
| 3.4.1 压缩的Top-K候选集 | 第59-61页 |
| 3.4.2 优化算法is-KUFI | 第61-63页 |
| 3.5 实验分析 | 第63-67页 |
| 3.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 滑动窗口概率阈值频繁模式挖掘算法研究 | 第68-90页 |
| 4.1 引言 | 第68-69页 |
| 4.2 问题描述 | 第69-70页 |
| 4.3 CPFP-Tree结构 | 第70-76页 |
| 4.3.1 CPFP-Tree构造算法 | 第71-73页 |
| 4.3.2 CPFP-Tree更新算法 | 第73-76页 |
| 4.4 数据流挖掘算法 | 第76-85页 |
| 4.4.1 插入情况处理 | 第77-83页 |
| 4.4.2 删除情况处理 | 第83-85页 |
| 4.5 实验分析 | 第85-88页 |
| 4.6 本章小结 | 第88-90页 |
| 第五章 滑动窗口概率生成器模式挖掘算法研究 | 第90-118页 |
| 5.1. 引言 | 第90-91页 |
| 5.2 问题描述 | 第91-95页 |
| 5.3 不确定生成器项集挖掘算法 | 第95-101页 |
| 5.3.1 概率计算方法 | 第95-97页 |
| 5.3.2 剪枝策略 | 第97-99页 |
| 5.3.3 挖掘算法 | 第99-101页 |
| 5.4 不确定数据流概率生成器项集挖掘算法 | 第101-112页 |
| 5.4.1 数据插入情况处理 | 第102-107页 |
| 5.4.2 数据删除情况处理 | 第107-112页 |
| 5.5 实验分析 | 第112-117页 |
| 5.5.1 概率生成器项集挖掘算法实验分析 | 第112-115页 |
| 5.5.2 不确定流概率生成器项集挖掘算法实验分析 | 第115-117页 |
| 5.6 本章小结 | 第117-118页 |
| 第六章 结束语 | 第118-120页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第118-119页 |
| 6.2 未来研究方向 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 攻博期间发表的论文 | 第132-134页 |
| 科研经历 | 第134-136页 |
| 作者简介 | 第136页 |