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海量流数据挖掘相关问题研究

摘要第9-11页
Abstract第11-13页
第1章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景和研究意义第14-15页
    1.2 研究内容第15-17页
    1.3 问题和挑战第17-19页
    1.4 本文的贡献第19页
    1.5 组织结构第19-21页
第2章 相关研究工作第21-33页
    2.1 频繁模式挖掘的相关研究工作第21-26页
    2.2 时空数据k近邻搜索的相关研究工作第26-31页
    2.3 本章小结第31-33页
第3章 流数据上的频繁伴随模式挖掘第33-62页
    3.1 引言第33-36页
    3.2 问题定义第36-38页
    3.3 第一种解决方案:DIMine算法第38-39页
    3.4 索引结构Seg-tree第39-47页
    3.5 CooMine算法第47-53页
    3.6 实验第53-61页
    3.7 本章小结第61-62页
第4章 基于分布式计算环境的频繁伴随模式发现方法第62-71页
    4.1 引言第62页
    4.2 FCP-DISCOVER算法第62-66页
    4.3 Modified-DISCOVER算法第66-68页
    4.4 基于S4平台的算法实现第68页
    4.5 实验第68-70页
    4.6 本章小结第70-71页
第5章 海量时空数据可扩展分布式k近邻搜索第71-97页
    5.1 引言第71-74页
    5.2 DSI索引结构第74-79页
    5.3 分布式k近邻捜索算法第79-87页
    5.4 基于S4平台的DKNN算法实现第87-89页
    5.5 实验第89-96页
    5.6 本章小结第96-97页
第6章 总结与展望第97-100页
    6.1 总结第97-98页
    6.2 展望第98-100页
参考文献第100-111页
致谢第111-112页
攻读学位期间发表的学术论文目录第112-113页
攻读学位期间参与科研项目情况第113-114页
攻读学位期间所获奖励第114-115页
外文论文第115-142页
附件第142页

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