| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第12页 |
| ·结构数据挖掘的重要性 | 第12-14页 |
| ·论文主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 树挖掘基础及经典算法 | 第17-31页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-19页 |
| ·相关概念 | 第19-26页 |
| ·基本概念与问题定义 | 第19-22页 |
| ·树的编码表示 | 第22-24页 |
| ·无序树的同构判断 | 第24-26页 |
| ·频繁子树扩展的策略 | 第26-29页 |
| ·基于Apriori思想的方法 | 第27-28页 |
| ·基于模式增长的方法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 3 一种新型的树挖掘算法 | 第31-45页 |
| ·现有树挖掘算法存在的问题 | 第31页 |
| ·高效的有序树挖掘算法 | 第31-41页 |
| ·有序树的字符串编码 | 第31-32页 |
| ·导出子树挖掘算法(ITMA) | 第32-37页 |
| ·包含子树挖掘算法(ETMA) | 第37-41页 |
| ·高效的无序树挖掘算法 | 第41-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 图挖掘基础及经典算法 | 第45-57页 |
| ·国内外研究现状 | 第45-47页 |
| ·相关概念 | 第47-51页 |
| ·基本概念与问题定义 | 第47-48页 |
| ·图的表示和同构判断 | 第48-51页 |
| ·频繁子图扩展的策略 | 第51-55页 |
| ·广度优先算法(broad first search，简称BFS) | 第51-53页 |
| ·深度优先算法(depth first search，简称DFS) | 第53-54页 |
| ·图挖掘算法效率比较 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 5 FSMA—一种快速的频繁子图挖掘算法 | 第57-67页 |
| ·现有图挖掘存在的问题 | 第57页 |
| ·高效的图挖掘算法 | 第57-63页 |
| ·图的关联矩阵表示 | 第57-58页 |
| ·关联矩阵标准化算法(AM-Norm) | 第58-61页 |
| ·频繁子图挖掘算法(FSMA) | 第61-63页 |
| ·算法复杂度分析 | 第63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 6 图查询 | 第67-81页 |
| ·图查询的研究现状 | 第67-68页 |
| ·基本概念与问题定义 | 第68-69页 |
| ·图查询思想及现有的算法 | 第69-74页 |
| ·图查询过程分析 | 第69-72页 |
| ·基于路径的图索引方法 | 第72-74页 |
| ·基于频繁子图的图索引方法 | 第74页 |
| ·图查询算法 | 第74-78页 |
| ·基于边映射的索引eIndex | 第74-76页 |
| ·基于频繁分级的索引cfIndex | 第76-78页 |
| ·实验结果及分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 7 图的匹配与相似度度量 | 第81-95页 |
| ·图的相似度度量的研究现状 | 第81页 |
| ·基本概念与问题定义 | 第81-83页 |
| ·编辑距离求解思想及现有的算法 | 第83-90页 |
| ·编辑距离求解思想 | 第83-84页 |
| ·基于A*方法的图匹配算法 | 第84-87页 |
| ·基于Munkres’方法的图匹配算法 | 第87-90页 |
| ·图的编辑距离度量算法EDGA | 第90-93页 |
| ·实验结果及分析 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 8 总结与展望 | 第95-97页 |
| ·研究总结 | 第95-96页 |
| ·研究展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的研究工作 | 第106-107页 |