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序列模式发现模型的研究

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序列模式发现模型的研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-12 页
第一章 绪论第12-23 页
  · KDD和数据挖掘第12-20 页
    · 问题的提出第12-14 页
    · KDD定义和过程第14-16 页
    · 数据挖掘的概念和任务第16-17 页
    · 数据挖掘和相关技术的比较第17-19 页
    · 数据挖掘应用热点第19-20 页
  · 数据库中的序列模式第20-22 页
    · 序列模式发现提出第20-21 页
    · 序列模式发现研究概况第21-22 页
  · 本文的主要内容及组织第22-23 页
第二章 序列模式发现研究概述第23-36 页
  · 相关研究第23-25 页
    · 关联规则发现第23-25 页
    · 关联规则与序列模式的比较第25 页
  · 序列模式发现的形式化描述第25-28 页
    · 数据源格式第25-27 页
    · 形式化描述第27-28 页
  · 序列模式发现经典算法第28-35 页
    · AprioriAll算法第28-31 页
    · GSP算法第31-33 页
      · 基本序列模型的局限性第31 页
      · 泛化序列模式第31-32 页
      · GSP算法第32-33 页
    · PrefixSpan算法第33-35 页
  · 小结第35-36 页
第三章 基于图结构的序列模式发现研究第36-45 页
  · 引言第36-37 页
  · GBSPM算法第37-41 页
    · 面向序列模式挖掘的图结构第37-39 页
    · 算法描述第39-40 页
    · 带时间约束的序列模式发现第40-41 页
  · 实验第41-44 页
    · 实验数据第41-42 页
    · 实验结果第42-44 页
  · 小结第44-45 页
第四章 利用序列模式对客户序列进行聚类的研究第45-55 页
  · 引言第45-46 页
  · 相关研究第46-49 页
    · 聚类分析第46-48 页
    · 交易数据库中的聚类研究第48-49 页
  · 序列聚类算法SPSC第49-51 页
    · 变换阶段第49-50 页
    · 聚类阶段第50-51 页
      · 相似度函数第50 页
      · 簇的平均值第50-51 页
  · 分析与实验第51-53 页
    · 聚类效果分析第52 页
    · 聚类效率实验第52-53 页
  · 小结第53-55 页
第五章 结束语第55-57 页
  · 工作总结第55 页
  · 工作展望第55-57 页
参考文献第57-62 页
附录一 研究生期间主要科研工作及成果第62-63 页
附录二 部分实验数据和实验结果第63-67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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