数据流频繁模式挖掘算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第1章 前言 | 第13-29页 |
| ·研究的背景及意义 | 第13-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-23页 |
| ·本文主要研究内容 | 第23-26页 |
| ·本文组织结构 | 第26-29页 |
| 第2章 数据流挖掘及其相关技术 | 第29-44页 |
| ·数据流 | 第29-33页 |
| ·数据流的概念 | 第29-30页 |
| ·数据流数据存在的领域 | 第30页 |
| ·数据流的特点 | 第30-31页 |
| ·数据流挖掘需要考虑的特殊问题 | 第31-33页 |
| ·数据流管理系统 | 第33-38页 |
| ·数据流管理系统模型 | 第33-35页 |
| ·现有的数据流管理系统 | 第35-38页 |
| ·数据流挖掘算法 | 第38-43页 |
| ·数据流分类算法 | 第38-40页 |
| ·数据流聚类算法 | 第40-41页 |
| ·数据流频繁项集挖掘算法 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 数据流频繁项集挖掘算法中概要结构设计 | 第44-60页 |
| ·频繁项集 | 第44-45页 |
| ·频繁项集概念 | 第44页 |
| ·频繁项集分类 | 第44-45页 |
| ·数据流处理模型设计 | 第45-49页 |
| ·基础处理模型的选择 | 第45-48页 |
| ·基础处理模型的改进 | 第48-49页 |
| ·概要数据结构设计 | 第49-58页 |
| ·FP-tree 结构 | 第50-53页 |
| ·二维数组结构 | 第53-57页 |
| ·采用二维数组结构的优点 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 基于按位与运算的频繁项集挖掘算法 | 第60-75页 |
| ·频繁项集挖掘算法分类 | 第60-62页 |
| ·批处理方法 | 第60-61页 |
| ·启发式方法 | 第61-62页 |
| ·基于按位与运算的频繁项集挖掘算法 | 第62-71页 |
| ·窗口初始化阶段 | 第62-65页 |
| ·窗口滑动阶段 | 第65-66页 |
| ·频繁项集产生阶段 | 第66-71页 |
| ·关于滑动窗口宽度取值的研究 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 实验结果及性能对比 | 第75-82页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第75-76页 |
| ·MFIBA 算法性能 | 第76-79页 |
| ·实验对比分析 | 第79-82页 |
| ·相同支持度阈值下的内存消耗情况对比 | 第80-81页 |
| ·相同支持度阈值下的算法运行时间对比 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-86页 |
| 参考文献 | 第86-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
