| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| ·研究背景 | 第9-19页 |
| ·数据挖掘概述 | 第10-14页 |
| ·数据挖掘的商业应用背景 | 第14-15页 |
| ·商业数据流的分析 | 第15-17页 |
| ·数据流挖掘常用模型 | 第17-18页 |
| ·商业数据流的分类 | 第18-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第19-21页 |
| ·本文的研究内容及组织结构 | 第21-23页 |
| 第2章 数据流分类算法文献综述 | 第23-33页 |
| ·传统的分类算法 | 第23-26页 |
| ·隐含概念漂移的数据流上的分类算法研究 | 第26-31页 |
| ·数据流分类所面临的问题 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 数据流预处理及增量存储 | 第33-43页 |
| ·数据流预处理 | 第33-36页 |
| ·基于偏最小二乘回归的Bootstrap变量筛选方法 | 第34-35页 |
| ·基于Bootstrap算法的贝叶斯分类执行过程 | 第35-36页 |
| ·数据流的增量存储 | 第36-42页 |
| ·数据流的增量存储 | 第36-37页 |
| ·动态增量存储树的定义 | 第37-38页 |
| ·集成动态增量存储树的构建及更新算法 | 第38-40页 |
| ·增量存储树创建及更新实验验证 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于增量存储树的集成贝叶斯分类挖掘算法 | 第43-49页 |
| ·概念漂移问题 | 第44-45页 |
| ·集成贝叶斯分类器构建 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 CMCD-ST算法实现及在商业数据流中应用 | 第49-73页 |
| ·插件程序说明 | 第49-50页 |
| ·AlphaMiner中插件程序的支持 | 第49页 |
| ·插件程序分析 | 第49-50页 |
| ·创建算法插件实例 | 第50-55页 |
| ·算法应用 | 第55-69页 |
| ·数据来源 | 第55-58页 |
| ·数据准备 | 第58-60页 |
| ·数据的增量存储 | 第60-66页 |
| ·构建CMCD-ST算法模型 | 第66-68页 |
| ·挖掘结果评分 | 第68-69页 |
| ·算法性能分析 | 第69-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第81页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第81-82页 |