基于统计密度的流数据频繁模式挖掘



基于统计密度的流数据频繁模式挖掘

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基于统计密度的流数据频繁模式挖掘

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
目录	第6-8页
第一章绪论	第8-13页
· 课题背景	第8页
· 国内外研究现状	第8-11页
· 滑动窗口机制	第9-10页
· 界标窗口机制	第10-11页
· 衰退窗口机制	第11页
· 主要研究内容	第11-12页
· 本文组织	第12-13页
第二章算法 PDB-FIM 背景知识概述	第13-22页
· 引言	第13页
· 算法理论背景知识及正确性证明	第13-22页
· 事件概率密度的定义	第13-14页
· 流数据的近似正态分布属性证明	第14-15页
· 算法原理说明与正确性证明	第15页
· 正态分布中μ和的最大似然估计	第15-16页
· 单个节点的数据更新方法正确性证明	第16-19页
· 事件的定义	第19页
· 数据项完全集和数据项子集	第19页
· 信息完全树	第19-22页
第三章密度信息树 PDIT 概述	第22-33页
· 密度信息树 PDIT(Probability Density Information Tree)的定义	第22页
· 密度信息树 PDIT 的维持过程	第22-33页
· 密度信息树 PDIT 的插入过程	第23-25页
· 密度信息树 PDIT 产生信息完全树的过程	第25-31页
· 密度信息树 PDIT 的剪枝	第31-33页
第四章算法 PDB-FIM 实现过程	第33-51页
· 算法概述	第33-35页
· 算法 PDB-FIM 的执行条件	第35-37页
· 两棵树策略的优点	第35-36页
· 查询频率的要求	第36-37页
· 算法 PDB-FIM 的执行过程	第37-39页
· 算法 PDB-FIM 中不可能概率的计算方法	第39-41页
· 未解决问题及算法的缺陷	第41-44页
· 查询频度对结果有影响	第41-42页
· 偷渡效应	第42-44页
· 实验	第44-51页
· 数据集	第44页
· 不同挖掘频度下算法 PDB-FIM 的效率对比实验	第44-45页
· 不同项集长度下算法 PDB-FIM 的对比实验	第45-47页
· 不同最小支持度大小的情况下算法的空间复杂度走势实验	第47-48页
· 最小剪枝频率对剪枝比的影响实验	第48-49页
· 算法运行过程中冗余节点对比	第49-50页
· 算法正确率验证实验	第50-51页
结论	第51-52页
参考文献	第52-57页
致谢	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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