基于流的频繁项集挖掘机制的研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容及创新点 | 第11页 |
| 1.3 研究生期间工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 数据挖掘与频繁项集挖掘技术研究现状 | 第14-20页 |
| 2.1 数据挖掘技术概述 | 第14-15页 |
| 2.2 关联规则挖掘与频繁项集挖掘研究现状 | 第15-18页 |
| 2.2.1 关联规则挖掘技术 | 第15页 |
| 2.2.2 传统频繁项集挖掘算法 | 第15-17页 |
| 2.2.3 数据流中的繁项集挖掘算法 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于矩阵的并行数据流频繁项集挖掘算法 | 第20-38页 |
| 3.1 问题提出 | 第20-21页 |
| 3.2 MFIPS算法 | 第21-34页 |
| 3.2.1 问题建模 | 第21-23页 |
| 3.2.2 MFIPS概述 | 第23-24页 |
| 3.2.3 数据流处理及矩阵的构造 | 第24-30页 |
| 3.2.4 窗口内频繁项集挖掘 | 第30-34页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第34-35页 |
| 3.3.1 支持度与执行时间 | 第35页 |
| 3.3.2 支持度与内存占用 | 第35页 |
| 3.4 结论 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 频繁项集挖掘系统的设计与实现 | 第38-56页 |
| 4.1 需求分析 | 第38-39页 |
| 4.2 技术架构选型 | 第39-44页 |
| 4.2.1 分布式数据处理框架Hadoop | 第39-41页 |
| 4.2.2 分布实时计算框架Storm | 第41-44页 |
| 4.3 系统设计 | 第44-46页 |
| 4.3.1 整体框架 | 第44-46页 |
| 4.3.2 模块功能及处理流程 | 第46页 |
| 4.4 系统实现 | 第46-52页 |
| 4.4.1 开发环境及依赖 | 第46-47页 |
| 4.4.2 架构和拓扑 | 第47-49页 |
| 4.4.3 数据预处理模块 | 第49页 |
| 4.4.4 数据块生成模块 | 第49-50页 |
| 4.4.5 频繁项集挖掘模块 | 第50-52页 |
| 4.4.6 配置和结果展示模块 | 第52页 |
| 4.5 系统运行 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |
