海量数据关键分类挖掘算法
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 图目录 | 第10-11页 |
| 表目录 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·决策支持 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘 | 第13页 |
| ·分类数据挖掘 | 第13-14页 |
| ·海量数据管理 | 第14页 |
| ·研究意义 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文工作 | 第17页 |
| ·本文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基本概念和相关知识 | 第19-25页 |
| ·数据挖掘概述 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘定义 | 第19页 |
| ·数据挖掘过程 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘算法与应用 | 第20-22页 |
| ·特征(Characteristic)规则 | 第20页 |
| ·区分(Discrimination)规则 | 第20页 |
| ·预测(Prediction) | 第20页 |
| ·关联规则(Association Rules) | 第20-21页 |
| ·分类(Classification) | 第21页 |
| ·聚类(Clustering) | 第21-22页 |
| ·决策支持应用中常见的查询问题 | 第22-24页 |
| ·Top-K查询 | 第22-23页 |
| ·KNN查询 | 第23页 |
| ·Skyline查询 | 第23-24页 |
| ·决策支持应用的查询需求 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 关键分类查找算法 | 第25-46页 |
| ·Web中的分类数据 | 第25-27页 |
| ·电子商务应用中的分类数据挖掘 | 第25-27页 |
| ·基于均值的关键分类查询 | 第27-28页 |
| ·基于概率的关键分类查询 | 第28-31页 |
| ·不确定数据管理 | 第28-29页 |
| ·基于概率的关键分类查询定义 | 第29-31页 |
| ·关键分类查询处理算法 | 第31-33页 |
| ·基于均值的关键分类查询处理算法 | 第31-32页 |
| ·基于概率的关键分类查询处理算法 | 第32-33页 |
| ·基于启发式规则的处理算法 | 第33-38页 |
| ·预处理剪枝规则 | 第34-35页 |
| ·扩展过程剪枝规则 | 第35-37页 |
| ·基于剪枝规则的改进算法 | 第37-38页 |
| ·实验设计及分析 | 第38-45页 |
| ·实验准备 | 第38页 |
| ·AKCQ的性能分析 | 第38-42页 |
| ·PKCQ与PKCQ+的性能对比分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 海量数据环境下的改进算法 | 第46-52页 |
| ·海量数据管理概述 | 第46-48页 |
| ·海量数据的存储与访问 | 第46-47页 |
| ·Map-Reduce算法框架介绍 | 第47-48页 |
| ·基于均值的查询处理算法改进 | 第48页 |
| ·基于概率的查询处理算法改进 | 第48-50页 |
| ·预处理的改进 | 第48-49页 |
| ·计算过程的改进 | 第49-50页 |
| ·实验设计及分析 | 第50-51页 |
| ·实验准备 | 第50页 |
| ·Map-reduce算法性能分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·内容总结 | 第52-53页 |
| ·未来展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
