基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究



基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究

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基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-9 页
第1章绪论	第9-16 页
· 课题背景	第9 页
· 数据流概述	第9-13 页
· 数据流模型	第9-10 页
· 数据流处理模型	第10-11 页
· 数据流管理系统	第11-12 页
· 数据流挖掘	第12-13 页
· 数据流关联规则挖掘	第13-14 页
· 本文主要研究内容	第14-15 页
· 本文结构	第15-16 页
第2章数据流挖掘相关研究	第16-27 页
· 数据流挖掘的基本思想及主要方法	第16-20 页
· 抽样方法	第16-17 页
· 直方图方法	第17-18 页
· 小波方法	第18-19 页
· 哈希方法	第19-20 页
· 频繁项挖掘	第20-23 页
· Lossy Counting算法	第21 页
· Space-Saving算法	第21-23 页
· HCount算法	第23 页
· 关联规则挖掘	第23-26 页
· Apriori算法	第24-25 页
· Stream_Rule算法	第25-26 页
· 本章小结	第26-27 页
第3章滑动窗口模型下的关联规则挖掘	第27-45 页
· 应用背景	第27-28 页
· 问题定义	第28-29 页
· 关联规则挖掘算法	第29-37 页
· Native算法	第30-34 页
· MARSW算法	第34-37 页
· 误差分析	第37-38 页
· 实验	第38-43 页
· 概要数据结构性能	第39-40 页
· 小规模滑动窗口下算法性能	第40-42 页
· 大规模滑动窗口下算法性能	第42-43 页
· 本章小结	第43-45 页
第4章数据流管理系统中的关联规则挖掘	第45-51 页
· 应用背景	第45-46 页
· 关联规则挖掘算法移植	第46-47 页
· 数据流管理系统Federator	第47-48 页
· 数据流管理系统中关联规则挖掘实现	第48-50 页
· 本章小结	第50-51 页
第5章总结与展望	第51-53 页
· 工作总结	第51-52 页
· 未来展望	第52-53 页
参考文献	第53-57 页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第57-58 页
致谢	第58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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