并行化频繁项集挖掘及其在数据流中的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状和遇到的问题 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容和创新之处 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 频繁项集挖掘理论及研究现状 | 第13-25页 |
| ·频繁项集挖掘的基本概念 | 第13-14页 |
| ·传统的频繁项集挖掘算法 | 第14-17页 |
| ·Apriori算法 | 第14-16页 |
| ·FP-Growth算法 | 第16-17页 |
| ·MPI并行算法的设计 | 第17-20页 |
| ·MPI介绍 | 第17-19页 |
| ·并行算法的设计 | 第19-20页 |
| ·并行频繁项集挖掘 | 第20-25页 |
| ·Count Distribution算法 | 第21页 |
| ·Data Distribution算法 | 第21-22页 |
| ·MLFPT算法 | 第22-23页 |
| ·PFP-tree算法 | 第23-25页 |
| 第三章 并行频繁项集挖掘算法 | 第25-34页 |
| ·HPFP-Miner算法的主要贡献 | 第25页 |
| ·HPFP-tree和HPFP-forest | 第25-28页 |
| ·HPFP-forest的负载平衡策略 | 第28-29页 |
| ·HPFP-Miner算法 | 第29-30页 |
| ·HPFP-Miner的实验分析 | 第30-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第四章 并行挖掘数据流频繁项集 | 第34-49页 |
| ·数据流概述 | 第34-36页 |
| ·什么是数据流 | 第34-35页 |
| ·数据流处理模型 | 第35-36页 |
| ·数据流频繁项集挖掘 | 第36-39页 |
| ·BTS算法 | 第36-37页 |
| ·MOMENT算法 | 第37-39页 |
| ·NewMoment算法 | 第39页 |
| ·数据流频繁项并行挖掘算法(PFIMSD) | 第39-49页 |
| ·PFIMSD算法的主要贡献 | 第40页 |
| ·问题描述 | 第40-41页 |
| ·两个重要的数组 | 第41页 |
| ·PSD-Tree及其挖掘算法 | 第41-46页 |
| ·PFIMSD算法的实验分析 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结及展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 硕士研究生期间的科研成果 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
