| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织和安排 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 关键技术 | 第16-23页 |
| 2.1 数据库技术 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第17-19页 |
| 2.2.1 数据挖掘基本定义 | 第17页 |
| 2.2.2 数据挖掘基本过程 | 第17-18页 |
| 2.2.3 数据挖掘基本任务 | 第18-19页 |
| 2.3 数据频繁模式挖掘基础 | 第19-22页 |
| 2.3.1 频繁模式基本概念 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于先验的Apriori算法 | 第20页 |
| 2.3.3 基于树结构的FP-Growth算法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 不确定数据频繁模式挖掘理论基础 | 第23-32页 |
| 3.1 不确定性数据 | 第23-24页 |
| 3.1.1 不确定性数据产生的原因 | 第23-24页 |
| 3.1.2 不确定性数据的表现形式 | 第24页 |
| 3.2 不确定性数据处理模型 | 第24-29页 |
| 3.2.1 可能世界模型 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于项集期望支持数模型 | 第26-27页 |
| 3.2.3 基于项集的支持数概率模型 | 第27-28页 |
| 3.2.4 基于窗口模型的不确定数据流处理方法 | 第28-29页 |
| 3.3 不确定性数据频繁模式挖掘算法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 基于Apriori的不确定数据频繁模式挖掘 | 第29-30页 |
| 3.3.2 基于树结构的不确定数据频繁模式挖掘 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 改进的不确定数据概率频繁项集挖掘算法 | 第32-41页 |
| 4.1 引言 | 第32-33页 |
| 4.2 PUFP-GROWTH算法描述 | 第33-34页 |
| 4.3 PUFP-GROWTH算法示例 | 第34-36页 |
| 4.4 PUFP-GROWTH算法实验结果与分析 | 第36-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于滑动窗口的不确定数据流频繁模式挖掘算法 | 第41-48页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 USFP-MINING算法描述 | 第41-43页 |
| 5.3 USFP-MINING算法示例 | 第43-45页 |
| 5.4 USFP-MINING算法实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 全文总结 | 第48-49页 |
| 6.2 下一步研究工作 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻硕期间发表论文及科研成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |