| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·本文的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·数据流管理系统 | 第9-11页 |
| ·数据流挖掘 | 第11-12页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 数据流挖掘概述 | 第14-22页 |
| ·数据流 | 第14-16页 |
| ·数据流的特点 | 第14-15页 |
| ·数据流处理技术 | 第15-16页 |
| ·数据流挖掘技术 | 第16-18页 |
| ·数据流挖掘的研究背景及意义 | 第16-17页 |
| ·数据流挖掘的任务 | 第17-18页 |
| ·数据流的频繁模式挖掘技术 | 第18-21页 |
| ·数据流的频繁模式挖掘的产生背景及研究意义 | 第18-19页 |
| ·数据流的频繁模式挖掘的国内外研究现状 | 第19-20页 |
| ·数据流的频繁模式挖掘存在的问题 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 数据流的频繁模式挖掘经典算法 | 第22-31页 |
| ·基于哈希方法的数据流频繁模式挖掘算法 | 第22-24页 |
| ·Hcount 算法 | 第22-23页 |
| ·GroupTest 算法 | 第23-24页 |
| ·Count Sketch 算法 | 第24页 |
| ·基于抽样技术的数据流频繁模式挖掘算法 | 第24-26页 |
| ·Lossy Counting 算法 | 第24-25页 |
| ·FDPM 算法 | 第25页 |
| ·Sticky Sampling 算法 | 第25-26页 |
| ·基于时间窗口的数据流频繁模式挖掘算法 | 第26-29页 |
| ·FP-stream 算法 | 第26页 |
| ·Moment 算法 | 第26-27页 |
| ·DSTree 算法 | 第27-28页 |
| ·estWin 算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 4 基于滑动窗口的频繁模式挖掘算法 | 第31-43页 |
| ·相关知识 | 第31-33页 |
| ·数据流频繁模式 | 第31-32页 |
| ·滑动窗口模型 | 第32-33页 |
| ·事务存储树 FIS-Tree | 第33-36页 |
| ·FIS-Tree 的构造 | 第33-34页 |
| ·FIS-Tree 重构 | 第34-35页 |
| ·FIS-Tree 的更新 | 第35-36页 |
| ·基于滑动窗口的频繁模式挖掘算法 MFIS-stream | 第36-37页 |
| ·挖掘时的控制策略 | 第36页 |
| ·MFIS-stream 算法描述 | 第36-37页 |
| ·算法示例与分析 | 第37-39页 |
| ·算法测试与分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于数据流的加权频繁模式挖掘算法 | 第43-52页 |
| ·相关知识 | 第43-45页 |
| ·不同的加权方法 | 第43-44页 |
| ·加权频繁模式算法 | 第44-45页 |
| ·基于数据流的加权频繁模式挖掘算法 MFIWDS | 第45-49页 |
| ·定义与性质 | 第45-46页 |
| ·改进的频繁模式树 WFIS-Tree | 第46-47页 |
| ·MFIWDS 算法基本思想 | 第47-48页 |
| ·算法示例与分析 | 第48-49页 |
| ·算法测试与分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 6 结论 | 第52-54页 |
| ·本文总结 | 第52页 |
| ·未来工作的展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |