模式挖掘

《模式挖掘》詳細介紹面向數據流模式挖掘的理論和方法。《模式挖掘》主要內容包括四部分：第1和第2章介紹數據庫和數據流模式挖掘的相關知識；第3章介紹基於滑動窗口模型和時間衰減模型的閉合頻繁模式挖掘算法的研究與實現過程；第4章介紹基於多支持度的連續閉合序列模式挖掘算法的研究；第5章介紹基於約束閉合模式的決策樹分類算法的研究與實現過程。每章都有相關算法的實驗證明，供讀者更好地瞭解《模式挖掘》內容。

目錄
前言
第1章緒論1 
1.1研究背景和意義1 
1.2研究現狀2 
1.2.1數據挖掘2 
1.2.2數據流模式挖掘3 
1.2.3數據流分類5 
1.2.4數據流聚類7 
1.3主要研究內容8 
1.4本書結構9 
第2章模式挖掘研究相關工作11 
2.1相關概念11 
2.2模式類型13 
2.2.1閉合頻繁模式13 
2.2.2最大頻繁模式15 
2.2.3 top-k頻繁模式16 
2.2.4約束頻繁模式16 
2.3數據流挖掘方法17 
2.3.1窗口方法17 
2.3.2衰減方法18 
2.3.3模式增長方法20 
2.3.4近似方法22 
2.3.5假陽性與假陰性方法23 
2.4算法評價準則24 
2.5模式度量準則24 
第3章基於時間衰減模型的閉合模式挖掘算法26 
3.1引言26 
3.2背景知識27 
3.2.1閉合模式選擇方法27 
3.2.2新近事務處理方法28 
3.2.3頻繁與臨界頻繁閉合模式28
3.3基於均值衰減因子的挖掘算法29 
3.3.1均值衰減因子研究30 
3.3.2算法設計31 
3.3.3實驗方式及其結果分析34 
3.4基於高斯衰減函數的挖掘算法41 
3.4.1高斯衰減函數研究41 
3.4.2算法設計44 
3.4.3實驗方式及其結果分析46 
3.5本章小結49 
第4章基於多支持度的連續閉合模式挖掘算法51 
4.1引言51 
4.2連續閉合模式的研究52 
4.2.1連續閉合模式52 
4.2.2基於多支持度的連續模式54 
4.3算法設計56 
4.4實驗方式及其結果分析60 
4.5本章小結64 
第5章基於約束閉合模式的決策樹分類算法65 
5.1引言65 
5.2背景知識66 
5.2. 1實例數據流的頻繁模式66 
5.2.2數據流分類方法67 
5.2.3分類過程中概念漂移檢測方法71 
5.3算法設計73 
5.3.1約束模式的研究74 
5.3.2約束閉合模式挖掘算法76 
5.3. 3基於模式的決策樹算法78 
5.4實驗方式及其結果分析83 
5.4.1學習評估方式83
5.4.2實驗數據83 
5.4.3實驗表現85 
5.5案例分析90 
5.5.1航空數據與待解決問題90 
5.5.2數據預處理92 
5.5.3關聯規則設計與應用分析94 
5.5.4分類結果分析97 
5.6本章小結102 
第6章總結與展望103 
6.1研究工作總結103 
6.2未來工作展望104 
參考文獻106