关系数据库的概化技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 存在问题 | 第10页 |
| 1.4 本文研究内容与创新性 | 第10页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关理论知识 | 第12-22页 |
| 2.1 数据库概化简介 | 第12-14页 |
| 2.1.1 模式及模式图 | 第12-13页 |
| 2.1.2 模式概化简述 | 第13页 |
| 2.1.3 实例概化简述 | 第13-14页 |
| 2.2 社团检测技术 | 第14-16页 |
| 2.2.1 社团的定义 | 第14-15页 |
| 2.2.2 社团发现方法 | 第15-16页 |
| 2.3 文本挖掘技术简介 | 第16-18页 |
| 2.3.1 文本挖掘的概念 | 第17页 |
| 2.3.2 文本挖掘的过程 | 第17-18页 |
| 2.4 基于社团检测的模式概化 | 第18-20页 |
| 2.4.1 基于最优模块度 | 第19页 |
| 2.4.2 基于模块密度 | 第19-20页 |
| 2.4.3 基于多种社团检测 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于社团检测的模式概化研究 | 第22-30页 |
| 3.1 相关描述及主要思路 | 第22-23页 |
| 3.2 模式概化难点及流程 | 第23-24页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第23页 |
| 3.2.2 模式概化流程 | 第23-24页 |
| 3.3 评价函数 | 第24-25页 |
| 3.3.1 模块性增加函数 | 第24-25页 |
| 3.3.2 表重要性定义函数 | 第25页 |
| 3.4 改进的算法步骤 | 第25-26页 |
| 3.5 算法图形演示及具体实现 | 第26-29页 |
| 3.5.1 图形演示 | 第26-27页 |
| 3.5.2 具体实现分析 | 第27-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 数据库实例概化研究 | 第30-39页 |
| 4.1 实例概化要求 | 第30页 |
| 4.2 实例概化难点及流程 | 第30-31页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第30页 |
| 4.2.2 实例概化流程 | 第30-31页 |
| 4.3 问题求解 | 第31-35页 |
| 4.3.1 特征实例的分类 | 第31-32页 |
| 4.3.2 度量函数 | 第32-35页 |
| 4.4 原生实例概化方法 | 第35-36页 |
| 4.4.1 基于文本挖掘的实例概化 | 第35页 |
| 4.4.2 基于扇出值的实例概化 | 第35-36页 |
| 4.5 新生实例概化方法 | 第36-38页 |
| 4.5.1 方法简介 | 第36-37页 |
| 4.5.2 基于短语相似度聚类的实例概化 | 第37页 |
| 4.5.3 数值型数据的实例概化 | 第37-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 实验与分析 | 第39-48页 |
| 5.1 实验数据及环境 | 第39页 |
| 5.2 模式概化结果及分析 | 第39-42页 |
| 5.2.1 模式概化结果 | 第39-40页 |
| 5.2.2 比较分析 | 第40-42页 |
| 5.3 实例概化实验仿真及分析 | 第42-47页 |
| 5.3.1 基于文本挖掘的特征实例概化结果 | 第42-43页 |
| 5.3.2 基于扇出值的实例概化结果 | 第43-44页 |
| 5.3.3 基于短语相似度聚类的实例概化结果 | 第44页 |
| 5.3.4 数值型数据的实例概化结果 | 第44-45页 |
| 5.3.5 实例概化总结果 | 第45-46页 |
| 5.3.6 性能分析 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 6.1 本文主要贡献 | 第48页 |
| 6.2 今后的研究方向 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 | 第52-53页 |
| 后记 | 第53页 |
