| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·数据流管理系统 | 第8-10页 |
| ·数据流挖掘 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 数据流挖掘 | 第12-19页 |
| ·数据挖掘和数据流挖掘 | 第12-13页 |
| ·数据流及其特点 | 第13-14页 |
| ·数据流挖掘技术 | 第14-18页 |
| ·聚类算法 | 第14-15页 |
| ·分类算法 | 第15-16页 |
| ·频繁模式挖掘算法 | 第16-17页 |
| ·时间序列分析 | 第17-18页 |
| ·数据流挖掘的发展趋势 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 数据流频繁模式挖掘 | 第19-30页 |
| ·数据流频繁模式挖掘的基本概念 | 第19-21页 |
| ·数据流频繁模式挖掘的关键问题 | 第21-24页 |
| ·数据流频繁模式挖掘的典型算法 | 第24-28页 |
| ·Lossy Counting 算法 | 第24-25页 |
| ·FDPM 算法 | 第25页 |
| ·estDec 算法 | 第25-26页 |
| ·FP-stream算法 | 第26-27页 |
| ·MOMENT 算法 | 第27-28页 |
| ·数据流频繁模式挖掘的发展趋势 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于界标窗口的频繁模式挖掘方法研究 | 第30-40页 |
| ·倾斜时间窗口模型 | 第30-32页 |
| ·前缀树P-tree(Prefix-tree)的结构 | 第32页 |
| ·基于界标窗口的频繁模式挖掘算法—Prefix-stream算法 | 第32-35页 |
| ·Prefix-stream 算法的基本思想 | 第32-33页 |
| ·挖掘时的控制策略 | 第33-34页 |
| ·P-tree 的构造算法 | 第34页 |
| ·Prefix-stream 挖掘算法 | 第34-35页 |
| ·算法测试与分析 | 第35-39页 |
| ·算法性能分析 | 第35-37页 |
| ·实验对比分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 基于滑动窗口的频繁模式挖掘方法研究 | 第40-49页 |
| ·问题描述 | 第40-42页 |
| ·滑动窗口模型 | 第40-41页 |
| ·前缀滑动窗口树PSW-tree | 第41-42页 |
| ·基于滑动窗口的频繁模式挖掘算法—PSW 算法 | 第42-45页 |
| ·基本策略 | 第42-43页 |
| ·算法的基本思想 | 第43-44页 |
| ·PSW-tree 的构造算法 | 第44页 |
| ·PSW 挖掘算法 | 第44-45页 |
| ·算法测试与分析 | 第45-48页 |
| ·算法性能分析 | 第45-46页 |
| ·实验对比分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结 | 第49-51页 |
| ·本文总结 | 第49页 |
| ·未来工作的展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 附录 | 第57页 |