频繁闭项集挖掘算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要创新点 | 第11页 |
| 1.4 本文的主要内容及组织结构 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 相关理论 | 第13-21页 |
| 2.1 基本概念介绍 | 第13-16页 |
| 2.1.1 确定性数据上的频繁闭项集 | 第13页 |
| 2.1.2 不确定性数据上的频繁闭项集 | 第13-14页 |
| 2.1.3 举例说明 | 第14-16页 |
| 2.2 频繁闭项集挖掘框架介绍 | 第16-20页 |
| 2.2.1 Apriori算法 | 第16-18页 |
| 2.2.2 FP-Growth算法 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 确定性数据频繁闭项集挖掘算法 | 第21-32页 |
| 3.1 Moment算法 | 第21-25页 |
| 3.1.1 Moment算法主要内容 | 第21-23页 |
| 3.1.2 Moment算法举例 | 第23-25页 |
| 3.2 NewMoment算法 | 第25-27页 |
| 3.2.1 NewMoment算法主要内容 | 第25-27页 |
| 3.2.2 NewMoment算法举例 | 第27页 |
| 3.3 TMoment算法 | 第27-29页 |
| 3.3.1 TMoment算法主要内容 | 第28页 |
| 3.3.2 TMoment算法举例 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第29-31页 |
| 3.4.1 实验环境设置 | 第29页 |
| 3.4.2 运行时间及内存使用对比 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 不确定性数据频繁闭项集挖掘算法 | 第32-49页 |
| 4.1 数据的不确定性 | 第32-36页 |
| 4.1.1 不确定性数据的产生原因 | 第32页 |
| 4.1.2 不确定性数据的表现形式 | 第32-33页 |
| 4.1.3 不确定性数据的处理模型 | 第33-36页 |
| 4.2 A-PFCIM算法 | 第36-39页 |
| 4.3 NA-PFCIM算法 | 第39-43页 |
| 4.3.1 算法主要思想 | 第39页 |
| 4.3.2 基于正态分布模型计算项集的概率支持度 | 第39-41页 |
| 4.3.3 基于深度优先搜索策略的挖掘树 | 第41-43页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第43-48页 |
| 4.4.1 实验环境设置 | 第43页 |
| 4.4.2 运行时间对比 | 第43-46页 |
| 4.4.3 近似质量评价：查准率和查全率 | 第46-47页 |
| 4.4.4 挖掘结果压缩质量评价 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-57页 |
| 附录A 图索引 | 第56页 |
| 附录B 表索引 | 第56-57页 |
| Appendix | 第57-58页 |
| Appendix A Figure Index | 第57页 |
| Appendix B Table Index | 第57-58页 |
| 硕士学位期间发表的论文及科研情况 | 第58页 |
