| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 频繁项集挖掘 | 第12页 |
| 1.2.2 多重最小支持度 | 第12-13页 |
| 1.2.3 高效用项集挖掘 | 第13-15页 |
| 1.2.4 数据流中高效用项集挖掘研究 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究目标和研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 效用频繁项集挖掘算法的相关理论 | 第18-24页 |
| 2.1 基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2 相关算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 CFP-Growth++算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 TKU算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 T-HUDS算法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 多重最小支持度的高效用频繁项集挖掘算法 | 第24-38页 |
| 3.1 问题描述 | 第24页 |
| 3.2 基本定义 | 第24-25页 |
| 3.3 MHU-Tree构造 | 第25-32页 |
| 3.3.1 高效用频繁项集挖掘策略 | 第26-27页 |
| 3.3.2 MHU-Tree的构造 | 第27-32页 |
| 3.4 MHU-Growth挖掘算法 | 第32-34页 |
| 3.5 实验分析 | 第34-37页 |
| 3.5.1 实验数据准备 | 第34-35页 |
| 3.5.2 实验结果及分析 | 第35-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于数据流的top-k高效用频繁项集挖掘算法 | 第38-58页 |
| 4.1 问题描述 | 第38页 |
| 4.2 基本定义 | 第38-41页 |
| 4.3 top-k高效用频繁项集HUFIs挖掘过程 | 第41-48页 |
| 4.3.1 修剪策略 | 第42-44页 |
| 4.3.2 TKHUF-Tree的构造 | 第44-48页 |
| 4.4 top-k高效用频繁项集挖掘算法TKHFDS | 第48-53页 |
| 4.5 实验分析 | 第53-57页 |
| 4.5.1 实验数据准备 | 第53-54页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58页 |
| 5.2 本文存在的不足 | 第58-59页 |
| 5.3 未来研究方向 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间已发表和已录用的文章 | 第67页 |
