| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-18页 |
| ·压缩技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第11-17页 |
| ·基于压缩数据的数据挖掘技术研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文的贡献 | 第18-19页 |
| ·论文的结构 | 第19-20页 |
| 第2章 数据库压缩算法Ｈ_ItCompress | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20-22页 |
| ·基本概念 | 第20-21页 |
| ·ItCompress 算法 | 第21-22页 |
| ·H_ItCompress 算法 | 第22-27页 |
| ·H_ItCompress 算法描述 | 第22-27页 |
| ·算法复杂性分析 | 第27页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第27-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 第3章 基于压缩数据的关联规则挖掘算法 | 第31-48页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·压缩数据集上的关联规则挖掘算法 C_ SPARMing | 第32-43页 |
| ·完全项集前缀树 | 第32-34页 |
| ·C_ SPARMing 算法描述 | 第34-43页 |
| ·算法复杂性分析 | 第43页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第43-47页 |
| ·本章小节 | 第47-48页 |
| 第4章 基于压缩数据的分类挖掘算法 | 第48-65页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·压缩数据集上的分类挖掘算法CMSA_CBA | 第49-61页 |
| ·挖掘类关联规则 | 第50-55页 |
| ·修剪类关联规则以构造简单而精确的分类器 | 第55-60页 |
| ·利用分类器预测数据实例的类别 | 第60页 |
| ·算法复杂性分析 | 第60-61页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第61-64页 |
| ·本章小节 | 第64-65页 |
| 第5章 基于压缩数据的聚类挖掘算法 | 第65-82页 |
| ·引言 | 第65-68页 |
| ·聚类分析的数据结构 | 第65-66页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第66-68页 |
| ·压缩数据集上的聚类挖掘算法CCMD_P | 第68-78页 |
| ·压缩多维数据集 | 第68-70页 |
| ·CCMD_P 算法 | 第70-78页 |
| ·算法复杂性分析 | 第78页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 基于压缩数据的数据挖掘原型系统 | 第82-86页 |
| ·CMining 系统体系结构 | 第82页 |
| ·CMining 系统功能 | 第82-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |