| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·数据挖掘产生和发展状况 | 第10-11页 |
| ·数据流挖掘内容与意义 | 第11页 |
| ·论文的结构 | 第11-14页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第14-28页 |
| ·数据挖掘的术语 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘的基本方法 | 第17-23页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘的系统框架和基本处理过程 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘的数据准备 | 第22页 |
| ·数据挖掘的方法和相关模型 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘现状及面临问题 | 第23-26页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘面临的问题 | 第25-26页 |
| ·进行数据挖掘应该注意的问题 | 第26页 |
| ·本章小节 | 第26-28页 |
| 第三章 流数据挖掘 | 第28-38页 |
| ·流数据挖掘介绍 | 第28-29页 |
| ·什么是流数据 | 第28页 |
| ·流数据挖掘的特点 | 第28页 |
| ·流数据挖掘的难点 | 第28-29页 |
| ·流数据挖掘的研究现状 | 第29-34页 |
| ·聚类(CLUSTERING)算法 | 第29-30页 |
| ·分类(CLASSIFICATION)算法 | 第30-32页 |
| ·频率计数(FREQUENCY COUNTING)算法 | 第32-34页 |
| ·流数据挖掘的应用 | 第34-35页 |
| ·卫星图片流 | 第34页 |
| ·电话数据流 | 第34-35页 |
| ·对流数据挖掘的展望 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章:频繁模式算法分析与改进 | 第38-56页 |
| ·频繁模式概述 | 第38页 |
| ·频繁模式基本概念 | 第38-39页 |
| ·常用的对频集算法的几种优化方法 | 第39-40页 |
| ·频繁模式的APRIORI算法 | 第40-46页 |
| ·APRIORI算法:使用侯选项集找频繁项集 | 第40-42页 |
| ·由频繁项集产生关联规则 | 第42-43页 |
| ·APRIORI核心算法分析 | 第43-45页 |
| ·其核心部分代码简要描述如下 | 第45-46页 |
| ·常见的APRIORI算法的优化 | 第46-48页 |
| ·散列 | 第46页 |
| ·事务压缩 | 第46-47页 |
| ·杂凑 | 第47页 |
| ·划分 | 第47页 |
| ·选样 | 第47页 |
| ·动态项集计数 | 第47-48页 |
| ·频繁模式挖掘改进:FP_TREE频集算法 | 第48-49页 |
| ·在FP-tree算法基础上的改进 | 第49-52页 |
| ·分类算法 | 第52-53页 |
| ·算法速度比较 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 频繁模式挖掘在煤矿安全监测中的应用 | 第56-62页 |
| ·应用背景 | 第56页 |
| ·使用FP-TREE算法的优势 | 第56-57页 |
| ·煤矿监测数据分析过程 | 第57页 |
| ·煤矿监测数据 | 第57-58页 |
| ·数据处理 | 第58-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60页 |
| ·总结 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第66页 |