| 第一章 绪言 | 第1-22页 |
| ·数据库中知识发现和数据挖掘 | 第12-16页 |
| ·知识发现产生的背景 | 第12-13页 |
| ·知识发现的内容与本质 | 第13-14页 |
| ·当前知识发现的研究热点 | 第14-16页 |
| ·知识发现未来研究方向 | 第16页 |
| ·数据库中的频繁模式发现 | 第16-21页 |
| ·数据库中关联规则的发现 | 第17-19页 |
| ·事件序列中的频繁情节(frequent epsiodes)的发现 | 第19-20页 |
| ·数据库中序列模式的发现 | 第20页 |
| ·三类频繁模式发现问题的比较 | 第20-21页 |
| ·本文的组织 | 第21-22页 |
| 第二章 数据库中的序列模式发现 | 第22-44页 |
| ·研究现状 | 第22-23页 |
| ·序列模式的基本概念 | 第23-24页 |
| ·序列模式发现算法 | 第24-32页 |
| ·AprioriAll算法 | 第25-27页 |
| ·GSP算法 | 第27-30页 |
| ·PrefixSpan算法 | 第30-32页 |
| ·序列模式的更新算法 | 第32-43页 |
| ·面向数据集的序列模式更新算法 | 第32-37页 |
| ·基于抽样技术的序列模式维护 | 第37-41页 |
| ·面向参数的序列模式更新 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于概念格的序列模式发现 | 第44-63页 |
| ·概念格模型 | 第44-47页 |
| ·概念格的基本概念 | 第44-45页 |
| ·概念格的构造算法 | 第45-46页 |
| ·基于概念格的规则提取 | 第46-47页 |
| ·基于概念格的序列模式发现 | 第47-51页 |
| ·概念格与序列模式发现 | 第47-50页 |
| ·位置连接 | 第50-51页 |
| ·基于外延约简序列格的序列模式发现 | 第51-54页 |
| ·外延约简格的的定义及性质 | 第51-53页 |
| ·外延约简序列格的渐进式生成算法 | 第53-54页 |
| ·基于频繁概念格的序列模式发现 | 第54-56页 |
| ·算法实现及性能比较 | 第56-61页 |
| ·交易数据表 | 第56-57页 |
| ·系统运行界面 | 第57-59页 |
| ·算法性能分析及实验结论 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 第四章 带数据项约束的序列模式发现 | 第63-69页 |
| ·基于约束的数据挖掘 | 第63页 |
| ·带数据项约束的序列模式发现 | 第63-68页 |
| ·问题描述 | 第63-64页 |
| ·带数据项约束的序列模式发现算法 | 第64-67页 |
| ·实例分析 | 第67-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第五章 基于已发现序列模式的序列聚类 | 第69-79页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·层次聚类方法 | 第69-70页 |
| ·交易数据库中的交易聚类 | 第70-71页 |
| ·基于已发现序列模式的层次聚类 | 第71-77页 |
| ·问题描述 | 第71-72页 |
| ·相关定义 | 第72页 |
| ·算法分析 | 第72-77页 |
| ·小结 | 第77-79页 |
| 第六章 结束语 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第85-86页 |
| 附录2 随机生成的交易数据库 | 第86-87页 |
| 附录3 由附录2生成的概念格 | 第87-90页 |
| 附录4 由附录2生成的频繁概念格(支持度:8％) | 第90-92页 |
| 附录5 由附录2生成的序列模式(支持度:8％) | 第92-96页 |