| 第1章 绪论 | 第1-10页 |
| ·问题的提出背景 | 第7页 |
| ·情节研究的现状 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8-10页 |
| 第2章 情节 | 第10-17页 |
| ·情节 | 第10-14页 |
| ·事件序列 | 第10-12页 |
| ·情节和频繁情节 | 第12-14页 |
| ·情节和序列模式 | 第14-17页 |
| 第3章 频繁情节发现的基本算法 | 第17-29页 |
| ·WINEPI 算法 | 第17-24页 |
| ·规则的生成 | 第17-18页 |
| ·寻找频繁情节 | 第18-19页 |
| ·生成候选情节 | 第19-20页 |
| ·情节的识别 | 第20-24页 |
| ·MINEPI 算法 | 第24-29页 |
| ·情节的最小发生 | 第24-26页 |
| ·Minepi 算法概要 | 第26-27页 |
| ·串行情节最小发生发现的一个定理 | 第27-29页 |
| 第4章 改进的PREFIXSPAN 算法在情节发现上的应用 | 第29-41页 |
| ·PREFIXSPAN 算法 | 第29-34页 |
| ·基本定义 | 第29-30页 |
| ·算法和示例 | 第30-33页 |
| ·伪投影 | 第33-34页 |
| ·EPI_PREFIXSPAN 算法用于串行情节的发现 | 第34-36页 |
| ·算法实验结果分析 | 第36-41页 |
| 第5章 带有时间间隔的情节发现 | 第41-57页 |
| ·带有时间间隔的序列模式挖掘 | 第41-51页 |
| ·时间间隔序列模式简介 | 第41-43页 |
| ·问题的定义 | 第43-44页 |
| ·挖掘算法 | 第44-51页 |
| ·带有时间间隔的情节发现 | 第51-57页 |
| ·带有时间间隔的情节 | 第51-53页 |
| ·带时间间隔的串-并行情节的发现方法 | 第53-55页 |
| ·算法的实验结果 | 第55-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-60页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·未来工作 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 摘要 | 第63-65页 |
| ABSTRACT | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 导师及作者介绍 | 第68页 |