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大规模数据集高效数据挖掘算法研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-14页
第一章 绪论第14-26页
   ·数据挖掘技术的兴起第14-15页
   ·数据挖掘的典型应用以及发展趋势第15-19页
     ·数据挖掘的典型应用第15-17页
     ·数据挖掘的发展趋势第17-19页
   ·大规模数据集数据挖掘算法的国内外研究现状第19-22页
   ·选题的背景和意义第22-23页
   ·本文的主要研究内容第23-24页
   ·论文的组织结构第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第二章 大规模数据集挖掘算法的研究进展第26-66页
   ·经典关联规则挖掘算法第26-31页
     ·关联规则挖掘的基本概念第26-27页
     ·Apriori算法第27-29页
     ·CLOSE算法第29页
     ·FPGROWTH算法第29-31页
   ·大规模数据集关联规则挖掘算法第31-39页
     ·基于数据分解的方法第32-34页
     ·基于磁盘存储的方法第34-36页
     ·基于采样的方法第36-37页
     ·基于约束信息的关联规则挖掘方法第37-39页
   ·经典聚类算法第39-47页
     ·聚类的基本概念第40-41页
     ·K-means算法第41-42页
     ·PAM算法第42-44页
     ·DIANA算法第44-45页
     ·EM(Expectation Maximization)算法第45-47页
   ·大规模数据集聚类算法第47-64页
     ·基于聚类特征概括的方法第48-54页
     ·基于密度聚类的方法第54-57页
     ·基于采样的方法第57-59页
     ·基于约束信息的半监督聚类算法第59-64页
   ·本章小结第64-66页
第三章 基于磁盘表存储FPTREE的大规模数据集关联规则挖掘算法第66-84页
   ·相关研究工作第66-73页
   ·问题的提出第73-74页
   ·基于磁盘表存储FPTREE的DTRFP_GROWTH算法第74-82页
     ·DTRFP_GROWTH算法基本思想第75-76页
     ·FPTREE数据结构的修改第76-77页
     ·利用数据库表存储FPTREE第77-79页
     ·根据数据库表中的数据重建FPTREE第79-80页
     ·实验结果以及分析第80-82页
   ·本章小结第82-84页
第四章 基于B+树磁盘存储部分FPTREE的大规模数据集关联规则挖掘算法第84-100页
   ·相关的研究工作第84-86页
   ·问题的提出第86-87页
   ·基于B+树磁盘存储部分FPTREE的DRBFP_MINE算法第87-99页
     ·利用B+树索引磁盘FPTREE第88-90页
     ·FPTREE磁盘存储策略第90-92页
     ·直接从B+树索引的部分磁盘FPTREE构建条件子树第92页
     ·分解原始数据集第92-94页
     ·DRBFP_MINE算法详细描述第94-95页
     ·实验结果以及分析第95-99页
   ·本章小结第99-100页
第五章 基于标记集指导的大规模数据集聚类算法第100-114页
   ·相关的研究工作第100-101页
   ·问题的提出第101-102页
   ·基于标记集指导的半监督一遍扫描K均值算法第102-113页
     ·数据点集压缩及丢弃第103-105页
     ·有限主存中的半监督聚类第105页
     ·SSLOKmeans大规模数据集聚类过程第105-108页
     ·实验结果以及分析第108-113页
   ·本章小结第113-114页
第六章 基于部分约束信息的大规模数据集EM概率聚类算法第114-130页
   ·相关的研究工作第114-115页
   ·问题的提出第115-117页
   ·基于部分约束信息的大规模数据集PC_SEM算法第117-128页
     ·整合部分正约束信息第118-119页
     ·整合部分负约束信息第119-120页
     ·PC_SEM算法详细描述第120-123页
     ·实验结果以及分析第123-128页
   ·本章小结第128-130页
第七章 研究总结与展望第130-134页
   ·工作总结第130-132页
   ·进一步的研究工作第132-134页
致谢第134-136页
参考文献第136-146页
在学期间发表、录用的论文与参加的科研项目第146页

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