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目录
第一章 不确定流数据
1.1 不确定流数据的产生
1.2 数据挖掘概述
1.2.1 数据挖掘的定义
1.2.2 数据中知识发现的过程
1.2.3 数据挖掘的任务
1.2.4 数据挖掘的类型
1.2.5 数据挖掘的问题
1.3 不确定数据流挖掘
1.3.1 不确定数据流特点
1.3.2 不确定数据表示与建模
1.3.3 不确定数据流挖掘的挑战
1.4 本书的内容概要
第二章 不确定数据流频繁模式挖掘
2.1 从不确定数据中挖掘频繁模式
2.1.1 基于Apriori的不确定数据中频繁模式挖掘
2.1.2 基于树的不确定数据中频繁模式挖掘
2.1.3 基于树的不确定数据中频繁模式的约束挖掘
2.1.4 基于树的不确定数据流中频繁模式挖掘
2.1.5 基于超链接结构的不确定数据中频繁模式挖掘
2.1.6 不确定数据的垂直挖掘
2.1.7 不确定数据中频繁模式挖掘算法比较
2.2 从不确定数据中挖掘概率频繁模式
2.2.1 从不确定数据中挖掘概率有影响对象
2.2.2 从不确定数据中挖掘概率频繁模式
2.2.3 从不确定数据中挖掘概率关联规则
2.3 不确定数据流中top-k查询
2.4 本章小结
第三章 基于滑动窗口的不确定数据流中频繁项查询
3.1 不确定数据流中频繁项查询概述
3.2 静态不确定数据库中频繁项查询
3.2.1 问题的描述
3.2.2 剪枝策略
3.2.3 静态不确定数据库中频繁项查询算法
3.3 不确定数据流中频繁项查询算法
3.3.1 问题的描述
3.3.2 第一个滑动窗口上的频繁项挖掘
3.3.3 删除滑动窗口中最旧的一个元组
3.3.4 增加一个新元组到滑动窗口后的频繁项挖掘
3.4 实验分析
3.5 本章小结
第四章 基于滑动窗口的不确定数据流中top-k查询
4.1 不确定数据流中top-k查询概述
4.2 问题的描述
4.3 基于滑动窗口的top-k查询算法MPTopKTS
4.3.1 算法的基本思想和框架
4.3.2 算法4.1的正确性证明
4.4 对后继窗口的处理
4.4.1 数据结构
4.4.2 删除一个旧元组
4.4.3 插入一个新元组
4.5 实验分析
4.6 本章小结
第五章 基于滑动窗口的不确定数据流中频繁闭项集的采样挖掘
5.1 不确定数据流中频繁闭项集挖掘概述
5.2 问题的描述
5.3 基于滑动窗口的MFCIFUDS挖掘算法
5.3.1 算法的基本思想
5.3.2 算法的精确度分析
5.3.3 基于模式增长树的频繁闭项集挖掘算法的改进处理
5.4 实验分析
5.5 本章小结
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