| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 频繁模式挖掘的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第15-18页 |
| 第2章 频繁模式挖掘的基本分析 | 第18-27页 |
| 2.1 数据挖掘的相关概念 | 第18-20页 |
| 2.1.1 数据的预处理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 数据挖掘系统 | 第19-20页 |
| 2.2 频繁模式挖掘相关概念 | 第20-22页 |
| 2.2.1 频繁模式挖掘基本概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 关联规则挖掘过程 | 第22页 |
| 2.3 关联规则挖掘算法 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小节 | 第26-27页 |
| 第3章 多最小支持度及并行化的基本理论 | 第27-32页 |
| 3.1 多最小支持度相关概念 | 第27-29页 |
| 3.1.1 最小支持度 | 第27-28页 |
| 3.1.2 同类项的多最小支持度 | 第28-29页 |
| 3.2 并行化计算一般概念 | 第29-31页 |
| 3.2.1 并行计算及其并行计算系统 | 第29-30页 |
| 3.2.2 并行算法 | 第30-31页 |
| 3.3 本章小节 | 第31-32页 |
| 第4章 基于同类项的多最小支持度频繁模式挖掘 | 第32-51页 |
| 4.1 相关定义 | 第33-35页 |
| 4.2 问题陈述 | 第35-36页 |
| 4.3 FP-CME算法 | 第36-43页 |
| 4.3.1 集合枚举树 | 第36-39页 |
| 4.3.2 剪枝策略 | 第39-41页 |
| 4.3.3 提出FP-CME算法 | 第41-43页 |
| 4.4 仿真实验及分析 | 第43-49页 |
| 4.4.1 均分实验一 | 第44-47页 |
| 4.4.2 随机分配实验二 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 基于多最小支持度的并行优化的POFP-growth算法 | 第51-70页 |
| 5.1 FP-growth算法 | 第51-54页 |
| 5.1.1 FP-growth算法思想 | 第51页 |
| 5.1.2 FP-growth算法实例 | 第51-54页 |
| 5.2 基于多最小支持度的并行优化的POFP-growth算法 | 第54-66页 |
| 5.2.1 相关定义 | 第55-56页 |
| 5.2.2 数据库项分类 | 第56-57页 |
| 5.2.3 构造频繁模式树 | 第57-63页 |
| 5.2.4 挖掘频繁模式树 | 第63-66页 |
| 5.2.5 得出频繁模式 | 第66页 |
| 5.3 仿真实验及分析 | 第66-69页 |
| 5.3.1 并行实验一 | 第67-68页 |
| 5.3.2 并行实验二 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第70页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |