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Top-k概率频繁co-location模式挖掘算法优化及数据库实现

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·研究现状第9页
   ·本文贡献第9-10页
   ·本文组织结构第10-11页
第二章 不定确数据及其相关理论第11-14页
   ·不确定数据产生的原因第11页
   ·不确定数据的表示及其理论基础第11-13页
   ·本章小结第13-14页
第三章 空间co-location模式挖掘介绍第14-20页
   ·co-location模式概念介绍第14-17页
   ·空间co-location模式挖掘的相关工作第17-19页
   ·本章小结第19-20页
第四章 Top-k概率频繁co-location模式挖掘算法的优化第20-37页
   ·可能世界模型第20-21页
   ·Top-k概率频繁co-location模式的定义第21-25页
   ·矩阵方法介绍第25-27页
   ·矩阵方法的优化改进第27-35页
     ·索引方式求参与度第27-30页
     ·矩阵块构造改进第30-31页
     ·矩阵块剪枝第31-32页
     ·矩阵块内部剪枝第32-34页
     ·算法改进的分析第34-35页
   ·网格圈定求表实例第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第五章 后台数据库应用系统的实现第37-50页
   ·开发技术介绍第37-38页
     ·VS开发平台的优势第37-38页
     ·ADO.NET的相关知识第38页
   ·数据库设计第38-48页
     ·表设计第39-42页
     ·算法的存储过程实现第42-48页
       ·网格圈定求表实例的存储过程第43-46页
       ·频繁性概率的存储过程第46-48页
   ·系统结构图第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第六章 实验以及分析第50-58页
   ·实验数据集第50-51页
   ·实验评估参数第51页
   ·模拟数据实验性能分析第51-55页
     ·距离阈值d的影响第51-53页
     ·k对算法的影响第53-54页
     ·min_prev对算法的影响第54-55页
   ·实际数据的实验效果分析第55-57页
   ·算法的内存消耗第57页
   ·数据库实现的优缺点第57页
   ·本章小结第57-58页
第七章 总结与展望第58-60页
   ·本文总结第58页
   ·未来研究第58-60页
参考文献第60-63页
研究生期间参与项目第63-64页
致谢第64页

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