流数据处理在金融数据库中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景 | 第10-17页 |
| ·流数据模型概述 | 第11页 |
| ·流数据的研究现状 | 第11-14页 |
| ·频繁项挖掘技术概述 | 第14-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·研究目标 | 第18-19页 |
| ·本文组织结构 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 流数据处理在金融领域的应用 | 第20-33页 |
| ·金融流数据的三种类型 | 第20-24页 |
| ·在线流数据 | 第20-21页 |
| ·离线流数据 | 第21-22页 |
| ·增量式的数据库 | 第22-23页 |
| ·三种流数据的联系与区别 | 第23-24页 |
| ·金融流数据处理的关键技术 | 第24-31页 |
| ·流数据处理架构 | 第24-27页 |
| ·流数据处理的数据流程 | 第27-29页 |
| ·应对流速的波峰 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于权重的流数据频繁项挖掘算法 | 第33-42页 |
| ·应用背景 | 第33-34页 |
| ·频繁项挖掘概念 | 第34页 |
| ·冰山查询的相关应用 | 第34-36页 |
| ·问题定义 | 第36-37页 |
| ·Lossy Counting算法 | 第37-38页 |
| ·基于权重的频繁项挖掘算法 | 第38-41页 |
| ·Lossy Weight算法定义 | 第38页 |
| ·Lossy Weight算法实现与证明 | 第38-40页 |
| ·新算法的优势 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 增量式数据库 | 第42-59页 |
| ·数据库优化技术 | 第42-47页 |
| ·传统的数据库优化手段 | 第43-46页 |
| ·增量式数据库 | 第46-47页 |
| ·增量式数据库的实现 | 第47-58页 |
| ·增量式数据库的设计思想 | 第47-49页 |
| ·增量式数据库定义 | 第49-50页 |
| ·可增量因子 | 第50-53页 |
| ·何时可进行增量运算 | 第53-54页 |
| ·概要数据结构的设计 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实验与分析 | 第59-65页 |
| ·实验数据 | 第59-60页 |
| ·流数据频繁项挖掘实验 | 第60-62页 |
| ·Lossy Weight算法的特性实验 | 第60-61页 |
| ·LW算法对LC算法的对比实验 | 第61-62页 |
| ·增量式数据库实验 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-68页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简历 | 第74页 |
