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海量数据挖掘技术研究

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海量数据挖掘技术研究
论文目录
 
前言第1-6 页
摘要第6-8 页
ABSTRACT第8-14 页
第1章 概论第14-20 页
  · 数据挖掘技术的兴起第14-15 页
  · 数据挖掘的主要问题第15-17 页
    · 数据挖掘任务与知识类型第15-16 页
    · 数据挖掘的过程第16 页
    · 数据挖掘的对象第16 页
    · 数据挖掘的应用第16-17 页
    · 面临的挑战第17 页
  · 本文的工作第17-18 页
  · 本文的结构第18-20 页
第2章 数据挖掘技术综述第20-34 页
  · 频繁模式与关联规则挖掘第20-24 页
    · 单层单维布尔型关联规则挖掘与Apriori算法第20-22 页
    · 对Apriori算法的改进第22-23 页
    · 频繁模式与关联规则挖掘研究的新发展第23-24 页
  · 闭合模式挖掘与A-Close算法第24-27 页
    · 闭合模式挖掘与A-Close算法第24-26 页
    · 其它闭合模式挖掘算法第26-27 页
  · 最大模式挖掘与Pincer-Search算法第27-30 页
    · 最大模式挖掘与Pincer-Search算法第27-28 页
    · 其它最大模式挖掘算法第28-30 页
  · 多层多维关联规则挖掘第30-31 页
  · 对关联规则挖掘的其它扩展第31-32 页
  · 数据挖掘软件的发展第32-34 页
第3章 伺机投影策略的挖掘算法第34-50 页
  · 引言第34-35 页
  · 问题的描述第35-37 页
  · 频繁模式树的构造第37-38 页
  · 模式支持集的表示与投影第38-42 页
    · 稀疏型PTS的基于数组表示及其投影第38-40 页
    · 密集型PTS的基于树表示及虚拟投影第40-42 页
  · 伺机投影策略与OpportuneProject算法第42-45 页
    · 伺机投影的启发式原则第42-43 页
    · OpportuneProject算法第43-45 页
  · 性能评价第45-49 页
    · 数据集及其特性第45-46 页
    · 基本实验结果第46-48 页
    · 可伸缩性试验第48-49 页
  · 小结第49-50 页
第4章 闭合模式与最大模式挖掘第50-66 页
  · 引言第50-51 页
  · 问题的描述第51-52 页
  · 复合型频繁模式树及其生成第52-54 页
    · 复合型频繁模式树CFIST第52-53 页
    · CFIST结点的合并第53-54 页
    · CFIST的生成算法第54 页
  · CFIST的剪裁与包含关系的检查第54-56 页
    · 高效的CFIST局部剪裁第54-55 页
    · 分枝包容关系的快速检查第55 页
    · 快速杂凑法第55-56 页
  · CROP:挖掘闭合模式的高性能算法第56-58 页
    · 平衡CFIST生成与剪裁效率第56-57 页
    · CROP算法第57-58 页
  · CROP性能测评第58-62 页
    · CROP与CHARM效率对比第58-60 页
    · CROP与CLOSET效率对比第60 页
    · CROP与MAFIA效率对比。第60-61 页
    · 可伸缩性实验第61-62 页
  · 挖掘最大频繁模式的新算法MOP第62-64 页
    · 最大频繁模式集及其剪裁第62 页
    · MOP算法第62-63 页
    · MOP的性能评价第63-64 页
  · 小结第64-66 页
第5章 多维多层关联规则与分类规则第66-78 页
  · 关联规则与无冗余关联规则第66-68 页
  · 多维多层多数据类型关联规则挖掘第68-72 页
    · 多维多层多数据类型关联规则挖掘问题第69-70 页
    · MDML-PP算法第70-71 页
    · 性能测评第71-72 页
  · 挖掘多支持率分类规则第72-76 页
    · 分类规则挖掘与TTF扩展第72-73 页
    · 多支持率剪裁第73-74 页
    · 分类规则及其单阶段挖掘算法第74-75 页
    · 对比实验第75-76 页
  · 小结第76-78 页
第6章 智能型数据挖掘工具设计与实现第78-92 页
  · 引言第78-79 页
  · 数据仓库及其管理第79-81 页
    · 数据仓库模型与OLAP第79-80 页
    · 数据仓库的框架描述第80 页
    · 数据仓库管理器第80-81 页
  · 数据挖掘任务的描述、管理及执行机制第81-84 页
    · 数据挖掘作业Job的描述第81-82 页
    · 挖掘任务模型Scenario的定义第82-83 页
    · 挖掘任务模型的管理与执行第83-84 页
  · 智能型数据挖掘引擎第84-87 页
    · 算法描述库与算法模块第84-86 页
    · 知识库与引擎管理器第86-87 页
  · SmartMiner体系结构第87-88 页
  · 关键技术与SmartMiner原型实现第88-91 页
  · 小结第91-92 页
第7章 网络海量数据协同挖掘第92-112 页
  · 引言第92-93 页
  · 分布式黑板控制第93-94 页
    · 问题求解的黑板系统第93 页
    · 分布式问题求解与黑板控制第93-94 页
  · 形式化描述语言第94-96 页
    · 黑板的描述第94 页
    · 知识源的描述第94-95 页
    · 知识交换格式第95-96 页
  · 实现分布式黑板控制的一般智能代理第96-98 页
    · 一般智能代理GA的结构设计第96-97 页
    · 智能代理软件DBC-MA的实现第97-98 页
  · 分布式数据挖掘系统DistributedMiner第98-101 页
    · 分布式知识发现功能第99 页
    · DistributedMiner的黑板设计第99 页
    · 挖掘平台体系结构第99-100 页
    · DistributedMiner的实现与应用第100-101 页
  · 从分布计算到移动计算第101-107 页
    · 什么是智能代理第102 页
    · 智能代理的特征第102-103 页
    · 移动型智能代理第103-104 页
    · 典型mobile agent系统第104-107 页
  · 移动式数据挖掘系统模型第107-109 页
    · 移动型智能代理服务器第107-108 页
    · DBC-MA变型第108-109 页
    · MobileMiner工作流程第109 页
  · 小结第109-112 页
第8章 结论和展望第112-114 页
参考文献第114-130 页
公开发表的论文、主持和参加的科研项目第130-132 页
致谢第132-133 页

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