摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
目录 | 第9-11页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 研究背景 | 第12-14页 |
1.2 问题的提出 | 第14-15页 |
1.3 本文的研究内容 | 第15页 |
1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
第2章 序列模式挖掘的预备知识和相关工作 | 第17-31页 |
2.1 数据挖掘 | 第17-19页 |
2.2 序列模式与关联规则 | 第19-21页 |
2.2.1 关联规则挖掘 | 第19-20页 |
2.2.2 序列模式挖掘 | 第20-21页 |
2.2.3 序列模式与关联规则的关系 | 第21页 |
2.3 频繁序列挖掘经典算法 | 第21-25页 |
2.3.1 AprioriAll算法 | 第21-22页 |
2.3.2 GSP算法 | 第22-24页 |
2.3.3 SPADE算法 | 第24-25页 |
2.3.4 PrefixSpan算法 | 第25页 |
2.4 频繁序列挖掘经典算法的分析和比较 | 第25-26页 |
2.5 闭序列挖掘 | 第26-29页 |
2.6 本章小结 | 第29-31页 |
第3章 基于最小位置的频繁序列挖掘研究 | 第31-57页 |
3.1 问题定义 | 第31-32页 |
3.2 ML-LIST结构及FSM_BML算法 | 第32-46页 |
3.2.1 ML-List结构 | 第34页 |
3.2.2 剪枝策略和支持度计算方法 | 第34-41页 |
3.2.3 FSM_BML算法描述及分析 | 第41-46页 |
3.3 实验分析 | 第46-55页 |
3.3.1 时间效率分析 | 第48-52页 |
3.3.2 最小位置加快支持度计算的有效性分析 | 第52-54页 |
3.3.3 可伸缩性分析 | 第54-55页 |
3.4 本章小结 | 第55-57页 |
第4章 基于相邻序列检测的闭序列挖掘研究 | 第57-75页 |
4.1 相关定义、定理及证明 | 第57-60页 |
4.2 FCSM_BASC算法 | 第60-67页 |
4.2.1 FCSM_BASC算法的剪枝策略 | 第60-62页 |
4.2.2 FCSM_BASC算法描述及分析 | 第62-67页 |
4.3 实验分析 | 第67-74页 |
4.3.1 时间效率分析 | 第67-71页 |
4.3.2 FCSM_BASC算法中剪枝效果的分析 | 第71-73页 |
4.3.3 可伸缩性分析 | 第73-74页 |
4.4 本章小结 | 第74-75页 |
第5章 结论 | 第75-77页 |
5.1 总结 | 第75页 |
5.2 未来工作 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-83页 |
致谢 | 第83-85页 |
攻读硕士期间参加的项目和发表的论文 | 第85页 |