| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的工作 | 第12-14页 |
| ·研究目标 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 预备知识:频繁模式挖掘 | 第14-28页 |
| ·频繁模式的高效挖掘算法 | 第14-18页 |
| ·基本挖掘方法:apriori, FP-growth, eclat | 第14-15页 |
| ·挖掘闭包和最大频繁项集 | 第15-16页 |
| ·频繁序列 | 第16-17页 |
| ·挖掘结构模式:图、树、格 | 第17-18页 |
| ·挖掘兴趣频繁模式 | 第18-21页 |
| ·基于约束的挖掘 | 第19页 |
| ·挖掘压缩的模式或近似的模式 | 第19-20页 |
| ·从频繁模式到兴趣度和相关性分析 | 第20-21页 |
| ·频繁模式对数据分析和挖掘任务的影响 | 第21-23页 |
| ·基于频繁模式的分类 | 第21-22页 |
| ·基于频繁模式的簇分析 | 第22-23页 |
| ·应用 | 第23-25页 |
| ·复杂结构数据的检索和相似搜索 | 第23页 |
| ·多媒体数据挖掘 | 第23-24页 |
| ·挖掘数据流 | 第24页 |
| ·网络挖掘 | 第24页 |
| ·生物医学和DNA数据分析 | 第24-25页 |
| ·频繁模式挖掘的研究方向 | 第25-27页 |
| ·结论 | 第27-28页 |
| 第三章 在长度递减支持度约束条件下挖掘频繁闭包项集 | 第28-39页 |
| ·相关工作 | 第28页 |
| ·有关术语和定义 | 第28-29页 |
| ·数据结构 | 第29页 |
| ·搜索策略 | 第29-30页 |
| ·闭包检测方法 | 第30-31页 |
| ·剪枝策略 | 第31-32页 |
| ·无效前缀剪裁 | 第31-32页 |
| ·基于SVE性质的剪裁 | 第32页 |
| ·算法描述 | 第32-33页 |
| ·优化方法 | 第33-35页 |
| ·算法分析与比较 | 第35-38页 |
| ·测试环境和数据集 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-38页 |
| ·总结 | 第38-39页 |
| 第四章 子空间聚类分析 | 第39-46页 |
| ·子空间聚类理论 | 第39-41页 |
| ·聚类分析 | 第39-40页 |
| ·挑战和目标 | 第40-41页 |
| ·子空间聚类算法的分类 | 第41-44页 |
| ·数值型数据集的子空间聚类 | 第41-42页 |
| ·分类型数据集的子空间聚类 | 第42-43页 |
| ·子空间选择算法 | 第43-44页 |
| ·应用 | 第44-45页 |
| ·网络文本挖掘 | 第44-45页 |
| ·DNA微点阵分析 | 第45页 |
| ·总结 | 第45-46页 |
| 第五章 LDS-频繁模式在子空间聚类中的应用 | 第46-51页 |
| ·研究的动机和内容 | 第46-47页 |
| ·子空间质量度量标准 | 第47-49页 |
| ·总的想法 | 第47页 |
| ·新标准的特点 | 第47页 |
| ·相关概念的形式定义 | 第47-48页 |
| ·质量度量函数的性质 | 第48-49页 |
| ·子空间质量与LDS-频繁闭包模式 | 第49-50页 |
| ·搜索兴趣子空间 | 第50页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·对进一步工作的展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所参与基金项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |