| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-32页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第15-29页 |
| 1.2.1 数据流聚类 | 第15-21页 |
| 1.2.2 基于密度的微聚类数据流算法 | 第21-25页 |
| 1.2.3 基于网格密度的数据流算法 | 第25-29页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第29-30页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第30-32页 |
| 第2章 不确定数据流聚类方法研究 | 第32-50页 |
| 2.1 问题提出 | 第32-33页 |
| 2.2 相关研究基础 | 第33-37页 |
| 2.2.1 不确定数据聚类 | 第33-34页 |
| 2.2.2 不确定数据流聚类 | 第34-35页 |
| 2.2.3 数据空间划分方法 | 第35-37页 |
| 2.3 基本概念 | 第37-40页 |
| 2.3.1 不确定数据流的表示 | 第37-38页 |
| 2.3.2 单元格的平均期望距离及网格概率密度 | 第38-39页 |
| 2.3.3 网格密度阈值与格簇 | 第39-40页 |
| 2.4 基于网格密度的不确定数据流聚类算法DBUSC | 第40-43页 |
| 2.4.1 聚类与更新 | 第41-43页 |
| 2.4.2 性能分析 | 第43页 |
| 2.5 实验及结果分析 | 第43-48页 |
| 2.5.1 实验数据及参数设定 | 第43-44页 |
| 2.5.2 聚类质量分析 | 第44-46页 |
| 2.5.3 聚类处理时间分析 | 第46-47页 |
| 2.5.4 参数影响分析 | 第47-48页 |
| 2.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第3章 基于代表点的数据流聚类方法研究 | 第50-70页 |
| 3.1 问题提出 | 第50-51页 |
| 3.2 相关研究基础 | 第51-54页 |
| 3.2.1 基于密度聚类的基本原理 | 第51-53页 |
| 3.2.2 扩展的基于密度的聚类方法 | 第53-54页 |
| 3.3 基本概念 | 第54-59页 |
| 3.3.1 代表点模型 | 第54-57页 |
| 3.3.2 时态权重 | 第57-58页 |
| 3.3.3 簇结构 | 第58-59页 |
| 3.4 基于代表点的数据流聚类算法RB-Stream | 第59-62页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第62-69页 |
| 3.5.1 实验数据及参数设定 | 第62-64页 |
| 3.5.2 聚类质量分析 | 第64-67页 |
| 3.5.3 聚类处理时间分析 | 第67-68页 |
| 3.5.4 参数影响分析 | 第68-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 基于共享最近邻密度的数据流聚类方法研究 | 第70-90页 |
| 4.1 问题提出 | 第70-71页 |
| 4.2 相关研究基础 | 第71-74页 |
| 4.2.1 不同密度簇的聚类方法 | 第71-73页 |
| 4.2.2 滑动窗口技术 | 第73-74页 |
| 4.3 基本概念 | 第74-77页 |
| 4.3.1 k最近邻图与共享最近邻相似度 | 第74-75页 |
| 4.3.2 共享最近邻图与SNN密度 | 第75-76页 |
| 4.3.3 离群点与簇的桥接 | 第76-77页 |
| 4.4 基于共享最近邻的演化数据流聚类算法SNDStream | 第77-81页 |
| 4.4.1 算法基本思想与结构 | 第77-78页 |
| 4.4.2 聚簇维护 | 第78-81页 |
| 4.5 实验及结果分析 | 第81-89页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第81-82页 |
| 4.5.2 聚类质量 | 第82-84页 |
| 4.5.3 聚类有效性 | 第84-86页 |
| 4.5.4 参数影响分析 | 第86-89页 |
| 4.6 本章小结 | 第89-90页 |
| 第5章 分布式数据流聚类方法研究 | 第90-106页 |
| 5.1 问题提出 | 第90-91页 |
| 5.2 相关研究基础 | 第91-94页 |
| 5.2.1 分布式数据处理方式 | 第91-92页 |
| 5.2.2 分布式数据流挖掘 | 第92-93页 |
| 5.2.3 分布式数据流聚类 | 第93-94页 |
| 5.3 基本概念 | 第94-95页 |
| 5.3.1 分布式数据流模型 | 第94-95页 |
| 5.3.2 概要结构与局部模型 | 第95页 |
| 5.4 基于代表点的分布式数据流聚类算法RB-DDSC | 第95-100页 |
| 5.4.1 算法基本思想 | 第95-96页 |
| 5.4.2 远程站点处理 | 第96-98页 |
| 5.4.3 协调站点处理 | 第98-100页 |
| 5.5 实验及结果分析 | 第100-105页 |
| 5.5.1 聚类质量分析 | 第101-102页 |
| 5.5.2 算法运行效率分析 | 第102-103页 |
| 5.5.3 算法通信量分析 | 第103-104页 |
| 5.5.4 参数影响分析 | 第104-105页 |
| 5.6 本章小结 | 第105-106页 |
| 结论 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-119页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第119-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 个人简历 | 第121页 |
