关联规则挖掘的取样复杂性分析



关联规则挖掘的取样复杂性分析

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关联规则挖掘的取样复杂性分析

论文目录
第一章引言	第14-28 页
· 关联规则挖掘	第14-20 页
· 关联规则挖掘的含义	第14-15 页
· 关联规则挖掘的主要算法分析	第15-19 页
· 快速、启发式搜索策略	第16-18 页
· 分布、并行策略	第18 页
· 取样策略	第18-19 页
· 关联规则挖掘目前存在的问题和挑战	第19-20 页
· 解决关联规则挖掘取样复杂性的两类方法分析	第20-25 页
· 自适应、在线取样策略	第20-22 页
· 取样复杂性的理论估计	第22-25 页
· 取样复杂性的PAC 理论估计	第22-24 页
· 取样复杂性的PAGA 理论估计	第24-25 页
· 本文的主要研究工作和贡献	第25-27 页
· 本文的主要研究内容	第25-26 页
· 本文的主要贡献	第26-27 页
· 论文的组织结构	第27-28 页
第二章取样误差量化模型及其快速估计算法	第28-44 页
· 基本的取样误差量化方法和快速估计算法	第28-33 页
· 不考虑计算开销的取样误差量化方法	第29-30 页
· 考虑计算开销的取样误差量化方法	第30-33 页
· 水平选取低层频繁项集的方法	第30-31 页
· 垂直选取频繁项集部分超类的方法	第31-33 页
· 取样误差量化三元组模型和主误差区间估计法	第33-36 页
· 取样误差量化三元组模型	第33-34 页
· 主误差的区间估计法及其理论分析	第34-36 页
· 实验结果及分析	第36-42 页
· 小结	第42-44 页
第三章自适应、在线多尺度取样定理和取样算法	第44-56 页
· 渐近取样算法PSAR 简介	第44-46 页
· 多尺度取样方法的基本原理	第46-47 页
· 多分辨分析（MRA）	第46 页
· Shannon 取样定理	第46-47 页
· 关联规则挖掘的多尺度取样定理	第47-49 页
· 一致平移多尺度取样定理	第47-48 页
· 非一致平移多尺度取样定理	第48-49 页
· 关联规则挖掘的多尺度取样算法MSAR	第49-51 页
· 实验结果及分析	第51-53 页
· 小结	第53-56 页
第四章关联规则挖掘的取样集成模型和理论	第56-74 页
· 关联规则挖掘的取样集成模型	第56-57 页
· 基本原理	第56-57 页
· 基于Bagging 策略的取样集成模型SEM	第57 页
· 取样集成模型的理论分析	第57-63 页
· 取样集成有效性的Monte Carlo 解释	第58-60 页
· 取样集成误差的Bias-variance 分解	第60-63 页
· 取样集成模型的快速投票算法	第63-65 页
· 自适应、在线取样集成算法	第65-66 页
· 实验结果及分析	第66-73 页
· 取样集成模型有效性的测试和分析	第66-68 页
· 自适应、在线取样集成算法的测试和分析	第68-73 页
· 小结	第73-74 页
第五章关联规则挖掘取样复杂性的PAC理论分析	第74-96 页
· 关联规则挖掘PAC 方法的本质和最优取样复杂性	第74-85 页
· 基本知识	第74-77 页
· 关联规则挖掘PAC 方法的本质	第77-78 页
· 最坏情形分析下的最优取样复杂性	第78-82 页
· 最优取样界的过估计检验	第82-85 页
· 双参数限制PAC-SC 框架下的取样复杂性	第85-90 页
· 问题陈述	第85-86 页
· 双参数限制PAC-SC 框架下的取样界估计	第86-89 页
· 对比PAC-SC 与PAGA	第89-90 页
· 主误差限制PAC-FM 框架下的取样复杂性	第90-92 页
· 问题陈述	第90-91 页
· 主误差限制PAC-FM 框架下的取样界估计	第91-92 页
· 平均情形分析下的取样复杂性	第92-93 页
· 问题陈述	第92-93 页
· 平均情形分析下的取样复杂性难点解析	第93 页
· 小结	第93-96 页
第六章解决取样复杂性方法的对比和取样复杂性理论的应用	第96-104 页
· 解决关联规则挖掘取样复杂性方法的对比	第96-99 页
· 自适应取样方法	第96-97 页
· 自适应取样集成方法	第97-98 页
· 取样复杂性的PAC 理论估计方法	第98-99 页
· 关联规则挖掘取样复杂性理论的简单应用	第99-102 页
· 基于阈值松驰定理的分布式关联规则挖掘方法	第99-100 页
· 基于取样集成模型的高精确性流数据关联规则挖掘方法	第100-102 页
· 小结	第102-104 页
第七章结束语	第104-108 页
· 本文主要贡献与创新	第104-106 页
· 取样误差量化方法和快速估计算法	第104 页
· 多尺度取样定理和取样算法	第104-105 页
· 取样集成模型和理论	第105 页
· 取样复杂性的PAC 理论推广	第105 页
· 取样复杂性理论的新应用	第105-106 页
· 下一步研究工作	第106-108 页
· 与取样复杂性有关的新观点	第106 页
· 存在的问题和下一步工作重点	第106-108 页
参考文献	第108-118 页
致谢	第118-119 页
作者简历及论文发表情况	第119-120页

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