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提高数据仓库位图索引的效率

Abstract第1-9页
摘要第9-12页
LIST OF FIGURES第12-13页
LIST OF TABLES第13-14页
CHAPTER 1:INTRODUCTION第14-21页
   ·Statement of Problem第15-18页
     ·Definition(Utility Mining)第15页
       ·Definition The transaction utility value in a transaction第15-16页
       ·Definition.The external utility value第16页
       ·Definition(Utility Table)第16页
       ·Definition A utility function f(o,s)第16页
       ·Definition The utility of an item iq in a transaction Tq第16-17页
         ·Example第17页
       ·Definition A k-itemset第17页
       ·Definition The local utility第17页
       ·Definition The utility of an itemset X第17-18页
     ·Theoretical Model of Utility Mining第18-19页
     ·Goal of utility mining第18-19页
     ·Motivation and Contribution of the Thesis第19-20页
     ·Outline of the Thesis第20-21页
CHAPTER 2:PERFORMANCE ISSUES OF EFFICIENTLY MINING HIGH UTILITYITEMSETS WITH NEGATIVE ITEM VALUES FROM LARGE DATABASES第21-34页
     ·Background第21页
   ·SOME ALGORITHMS AND APPLICATION第21-34页
     ·Apriori Algorithm #16Example2.2.a第21-23页
       ·Algorithm FUP第23页
     ·Algorithm FUP2第23页
       ·Algorithm UWEP(Update With Early Pruning)第23-24页
       ·Algorithm FTP-DS第24-25页
       ·Algorithm RAM-DS第25页
     ·Algorithm SWF and CET第25页
     ·Algorithm MEU第25页
     ·Algorithm Two-Phase第25-29页
         ·Phase Ⅰ第26-27页
    .a Definition 1.(Transaction Utility)第26页
    .b Definition 2. (Transaction-weighted Utilization)第26页
    .c Definition 3. (High Transaction-weighted Utilization Itemset)第26页
    .d Theorem 1. (Transaction-weighted Downward Closure Property)第26-27页
    .e Theorem 2第27页
     1) Less candidates第27页
     2) Accuracy第27页
     3) Arithmetic complexity第27页
       ·Phase Ⅱ第27-29页
     ·Algorithm THUI (Temporal High Utility Itemsets)第29-34页
         ·Preprocessing procedure of THUI-Mine第30-31页
         ·Incremental procedure of THUI-Mine第31-34页
CHAPTER 3:PROPOSED ALGORITHM (HUINIV)-MINE第34-47页
     ·Basic concept of HUIWNIV-Mine第34-41页
     ·An example of mining high utility itemsets with negative item values第41-45页
     ·HUINIV-Mine Algorithm第45-47页
CHAPTER 4:EXPERIMENTAL RESULTS第47-57页
 4. Experimental evaluation第47-57页
     ·Evaluation of number of generated candidates第47-52页
     ·Evaluation of execution time第52页
     ·Scale-up on incremental mining第52-54页
     ·Evaluation with real data第54-57页
CHAPTER 5:CONCLUSIONS AND FUTURE WORK第57-58页
REFERENCES第58-65页
ACKNOWLEDGEMENTS第65-66页
APPENDIX B:PUBLISHED PAPER第66-73页

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