图数据库频繁模式挖掘关键技术研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘概述 | 第9-10页 |
| ·频繁模式挖掘的作用 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究工作 | 第12-15页 |
| ·挖掘频繁子图面临的挑战 | 第12-13页 |
| ·主要解决办法 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究成果 | 第14-15页 |
| ·本文章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 频繁模式挖掘 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·传统的 FPM 算法 | 第16-20页 |
| ·频繁项集挖掘 | 第17页 |
| ·频繁序列挖掘 | 第17-18页 |
| ·频繁子树挖掘 | 第18页 |
| ·频繁子图挖掘 | 第18-20页 |
| ·采样和随机方法在 FPM 中的应用 | 第20-21页 |
| ·压缩频繁模式 | 第21-24页 |
| ·极大/闭频繁模式挖掘 | 第21页 |
| ·TOP-K 模式挖掘 | 第21-22页 |
| ·基于聚类的代表模式集合挖掘 | 第22-23页 |
| ·频繁图模式压缩 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 挖掘极大频繁子图 | 第25-46页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·背景知识 | 第26-28页 |
| ·极大频繁子图挖掘算法 RMPM | 第28-36页 |
| ·算法的搜索空间 | 第28-30页 |
| ·算法使用的数据结构 | 第30-31页 |
| ·算法描述 | 第31-34页 |
| ·子图查询 | 第34-36页 |
| ·支持度计算 | 第36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-43页 |
| ·真实数据集上的实验结果与分析 | 第37-40页 |
| ·模拟数据集上的实验结果与分析 | 第40-43页 |
| ·极大频繁自由树挖掘实验结果与分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 挖掘具有代表性的频繁模式 | 第46-66页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·背景知识 | 第47-49页 |
| ·挖掘具有代表性的模式 | 第49-56页 |
| ·相似度测量 | 第49-52页 |
| ·FRSM 算法 | 第52-53页 |
| ·InRSM 算法 | 第53-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-65页 |
| ·实验设置 | 第56-58页 |
| ·图相似度阈值对实验结果的影响 | 第58页 |
| ·相似度测量函数对聚类质量的影响 | 第58-62页 |
| ·权重系数对 MN_SIM 相似度测量函数的影响 | 第62页 |
| ·InRSM 和 FRSM 效率对比实验 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第76页 |
