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半结构化数据挖掘技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 课题研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 数据挖掘技术的研究现状第10-11页
        1.2.2 半结构化数据挖掘的研究现状第11-12页
    1.3 课题研究的主要内容第12页
    1.4 本文的组织结构第12-14页
第2章 半结构化数据及数据挖掘技术分析第14-21页
    2.1 半结构化数据相关介绍第14-15页
        2.1.1 半结构化数据定义第14页
        2.1.2 半结构化数据与结构化数据、非结构化数据的区别第14-15页
        2.1.3 半结构化数据特点第15页
    2.2 半结构化数据模型第15-18页
        2.2.1 基于图的半结构化数据模型第15-17页
        2.2.2 基于树的半结构化数据模型第17页
        2.2.3 XML数据第17-18页
    2.3 数据挖掘技术第18-20页
        2.3.1 频繁模式挖掘第18页
        2.3.2 数据分类和聚类第18-19页
        2.3.3 决策树第19页
        2.3.4 贝叶斯网络第19页
        2.3.5 粗糙集方法第19页
        2.3.6 神经网络算法第19-20页
        2.3.7 数据可视化第20页
        2.3.8 数据挖掘的主要技术对比第20页
    本章小结第20-21页
第3章 基于XML的半结构化数据模型构建及描述第21-28页
    3.1 基于XML的半结构化数据模型第21-23页
    3.2 基于XML的半结构化数据描述方法第23-26页
        3.2.1 节点表示法第23页
        3.2.2 边表示法第23-24页
        3.2.3 标签序列表示法第24页
        3.2.4 复合标签序列表示法第24-26页
    3.3 XML标签编码第26-27页
    本章小结第27-28页
第4章 半结构化数据挖掘算法研究第28-43页
    4.1 关联规则挖掘和序列模式挖掘第28页
    4.2 序列模式挖掘经典算法第28-29页
    4.3 prefixspan算法第29-34页
        4.3.1 相关定义第30页
        4.3.2 prefixspan算法执行过程第30-33页
        4.3.3 算法分析第33-34页
    4.4 改进prefixspan算法第34-38页
        4.4.1 投影坐标第34-35页
        4.4.2 算法改进第35-36页
        4.4.3 IPBPC算法理论分析第36页
        4.4.4 实验分析第36-38页
    4.5 prefixspan-simp算法第38-42页
        4.5.1 prefixspan-simp算法理论分析第39-40页
        4.5.2 实验验证第40-42页
    本章小结第42-43页
第5章 半结构化数据挖掘系统的设计与实现第43-49页
    5.1 系统功能模块设计第43-45页
    5.2 系统架构设计第45页
    5.3 半结构化数据挖掘系统展示第45-48页
        5.3.1 数据导入界面第45-46页
        5.3.2 数据描述界面第46-47页
        5.3.3 结果展示界面第47-48页
    本章小结第48-49页
第6章 总结与展望第49-51页
    6.1 总结第49页
    6.2 展望第49-51页
参考文献第51-54页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他研究成果第54-55页
致谢第55页

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