| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·数据流挖掘概述 | 第10-14页 |
| ·流数据特点 | 第10-11页 |
| ·流数据挖掘的挑战 | 第11页 |
| ·流数据挖掘模型 | 第11-14页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 流数据挖掘研究现状 | 第16-23页 |
| ·流数据挖掘相关实现技术 | 第16-18页 |
| ·流数据挖掘系统 | 第18-19页 |
| ·流数据频繁项挖掘算法综述 | 第19-21页 |
| ·流数据上的不确定数据挖掘 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于衰减系数和Hash函数的频繁项挖掘算法 | 第23-36页 |
| ·背景介绍 | 第23-25页 |
| ·数据项密度 | 第25-27页 |
| ·算法λ-HCount | 第27-33页 |
| ·λ-HCount的基本思想 | 第27-29页 |
| ·λ-HCount的算法复杂性 | 第29-32页 |
| ·查询算法 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·人工数据 | 第33-34页 |
| ·真实数据 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于不等长窗口的流数据频繁项挖掘算法 | 第36-48页 |
| ·问题的定义 | 第36-37页 |
| ·FCW_MRFI算法基本思想 | 第37-44页 |
| ·设m≤log_2L时 | 第37-40页 |
| ·设m>log_2L时 | 第40-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·人工数据 | 第44-46页 |
| ·真实数据 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 流上不确定数据的频繁项查询算法 | 第48-60页 |
| ·研究背景 | 第48-49页 |
| ·静态不确定数据的频繁项查询算法 | 第49-53页 |
| ·问题的叙述 | 第49-50页 |
| ·剪枝策略 | 第50页 |
| ·基于动态规划的概率计算方法 | 第50-52页 |
| ·上述算法的进一步改进 | 第52-53页 |
| ·流数据上不确定数据的频繁项查询算法 | 第53-57页 |
| ·问题的定义 | 第53-54页 |
| ·第一个窗口上的频繁项挖掘 | 第54-56页 |
| ·移动窗口时的频繁项挖掘—删除一个旧元组 | 第56页 |
| ·移动窗口时的频繁项挖掘—增加一个新元组 | 第56-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·论文的主要贡献 | 第60-61页 |
| ·下一步的工作 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的研究工作 | 第71-72页 |