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面向于网络自动化管理的大型流数据挖掘技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 论文主要工作第13页
    1.4 论文组织结构第13-15页
第二章 数据流中闭频繁项集挖掘基础知识第15-28页
    2.1 数据流基本概念第15-16页
    2.2 数据流频繁项集挖掘的主要问题第16-18页
    2.3 窗口模型介绍第18-20页
    2.4 频繁项集基本概念第20-22页
    2.5 滑动窗口挖掘闭频繁项集经典算法第22-26页
    2.6 本章小结第26-28页
第三章 基于滑动窗模型挖掘数据流闭频繁项集算法第28-44页
    3.1 算法相关定义第28-29页
    3.2 哈希在闭频繁项集计数中的应用第29-30页
    3.3 ECET的数据结构及构造第30-32页
    3.4 窗口滑动过程第32-36页
    3.5 算法示例第36-37页
    3.6 实验结果与分析第37-43页
    3.7 本章小结第43-44页
第四章 基于滑动窗口挖掘数据流Top-K闭项集算法第44-55页
    4.1 问题的提出第44页
    4.2 经典算法介绍第44-46页
    4.3 ETopK算法描述第46-48页
    4.4 算法示例第48-50页
    4.5 实验分析第50-54页
    4.6 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-58页
    5.1 研究总结第55-57页
    5.2 研究展望第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
作者简介第64页

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