| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 相关研究概述 | 第9-10页 |
| 1.2.1 半结构化数据挖掘研究 | 第9页 |
| 1.2.2 数据流挖掘研究 | 第9-10页 |
| 1.3 研究动机及意义 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的研究内容和主要贡献 | 第11-12页 |
| 1.5 课题来源 | 第12页 |
| 1.6 本文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 背景知识和概念 | 第14-22页 |
| 2.1 半结构化数据 | 第14-15页 |
| 2.2 数据流数据 | 第15-17页 |
| 2.3 频繁模式挖掘算法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 频繁模式挖掘算法难点 | 第17页 |
| 2.3.2 频繁模式挖掘算法FP-growth | 第17-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 CITMinerC算法优化方案 | 第22-32页 |
| 3.1 CITMinerC算法介绍 | 第22-26页 |
| 3.1.1 CITMinerC算法基本挖掘思路 | 第23页 |
| 3.1.2 CITMinerC算法基本流程 | 第23页 |
| 3.1.3 CITMinerC算法实例 | 第23-26页 |
| 3.2 CITMinerC算法不足分析 | 第26页 |
| 3.3 CITMinerC算法优化方案 | 第26-27页 |
| 3.4 改进后的CITMinerC算法 | 第27-28页 |
| 3.5 CITMinerC算法实验分析 | 第28-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 半结构化数据流挖掘算法 | 第32-44页 |
| 4.1 滑动窗口模型 | 第32页 |
| 4.2 时间衰减模型 | 第32-33页 |
| 4.3 批量更新模式 | 第33-35页 |
| 4.4 基于时间衰减模型和批量更新模式的半结构化数据流挖掘算法 | 第35-42页 |
| 4.4.1 SSDTreeMiner算法的添加和删除过程 | 第35-38页 |
| 4.4.2 频繁模式检测 | 第38-40页 |
| 4.4.3 SSDTreeMiner算法流程 | 第40页 |
| 4.4.4 SSDTreeMiner算法应用实例——新闻推荐 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 实验结果和分析 | 第44-50页 |
| 5.1 实验测试方案 | 第44页 |
| 5.1.1 测试环境 | 第44页 |
| 5.1.2 测试数据 | 第44页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 5.2.1 挖掘效率分析 | 第44-48页 |
| 5.2.2 挖掘有效性分析 | 第48-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
