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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

 
 
论文编号BS887086,这篇论文共133
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