| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·数据挖掘 | 第9-10页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 数据流和数据流挖掘 | 第15-29页 |
| ·数据流 | 第15-18页 |
| ·数据流的特点 | 第16页 |
| ·数据流管理系统模型 | 第16-18页 |
| ·数据流模型的特点 | 第18页 |
| ·数据流挖掘算法 | 第18-27页 |
| ·数据流分类算法 | 第19-21页 |
| ·数据流聚类算法 | 第21-24页 |
| ·数据流频繁模式算法 | 第24-27页 |
| ·数据流挖掘特点 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 频繁闭项集挖掘算法(TW-CFI) | 第29-45页 |
| ·频繁模式概念 | 第29-31页 |
| ·频繁模式分类 | 第30页 |
| ·不同频繁模式对比 | 第30-31页 |
| ·挖掘方法 | 第31-34页 |
| ·批处理方法 | 第31-32页 |
| ·启发式方法 | 第32-33页 |
| ·增量更新方法 | 第33-34页 |
| ·CFIT 及算法 | 第34-42页 |
| ·相关定义 | 第34-35页 |
| ·频繁模式树 | 第35-37页 |
| ·CFIT 数据结构 | 第37-38页 |
| ·构造CFIT 及算法 | 第38-40页 |
| ·更新CFIT 及算法 | 第40-42页 |
| ·TW-CFI 挖掘算法综述 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 数据流历史信息存储策略 | 第45-55页 |
| ·历史信息存储 | 第45-50页 |
| ·线性回归 | 第45-46页 |
| ·指数衰减 | 第46-47页 |
| ·倾斜时间窗口 | 第47-50页 |
| ·启发式倾斜时间窗 | 第50-54页 |
| ·模式的修剪 | 第50-52页 |
| ·模式的倾斜时间窗估计 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 性能评价 | 第55-64页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·TW-CFI 算法与FP-Stream 算法对比 | 第55-58页 |
| ·实验设置 | 第56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·TW-CFI 算法与Charm 算法对比 | 第58-62页 |
| ·实验设置 | 第59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |