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第1章 绪论1

1.1 研究背景和意义1

1.2 研究现状2

1.2.1 数据挖掘2

1.2.2 数据流模式挖掘3

1.2.3 数据流分类5

1.2.4 数据流聚类7

1.3 主要研究内容8

1.4 本书结构9

第2章 模式挖掘研究相关工作11

2.1 相关概念11

2.2 模式类型13

2.2.1 闭合频繁模式13

2.2.2 最大频繁模式15

2.2.3 top-k频繁模式16

2.2.4 约束频繁模式16

2.3 数据流挖掘方法17

2.3.1 窗口方法17

2.3.2 衰减方法18

2.3.3 模式增长方法20

2.3.4 近似方法22

2.3.5 假阳性与假阴性方法23

2.4 算法评价准则24

2.5 模式度量准则24

第3章 基于时间衰减模型的闭合模式挖掘算法26

3.1 引言26

3.2 背景知识27

3.2.1 闭合模式选择方法27

3.2.2 新近事务处理方法28

3.2.3 频繁与临界频繁闭合模式28

3.3 基于均值衰减因子的挖掘算法29

3.3.1 均值衰减因子研究30

3.3.2 算法设计31

3.3.3 实验方式及其结果分析34

3.4 基于高斯衰减函数的挖掘算法41

3.4.1 高斯衰减函数研究41

3.4.2 算法设计44

3.4.3 实验方式及其结果分析46

3.5 本章小结49

第4章 基于多支持度的连续闭合模式挖掘算法51

4.1 引言51

4.2 连续闭合模式的研究52

4.2.1 连续闭合模式52

4.2.2 基于多支持度的连续模式54

4.3 算法设计56

4.4 实验方式及其结果分析60

4.5 本章小结64

第5章 基于约束闭合模式的决策树分类算法65

5.1 引言65

5.2 背景知识66

5.2.1 实例数据流的频繁模式66

5.2.2 数据流分类方法67

5.2.3 分类过程中概念漂移检测方法71

5.3 算法设计73

5.3.1 约束模式的研究74

5.3.2 约束闭合模式挖掘算法76

5.3.3 基于模式的决策树算法78

5.4 实验方式及其结果分析83

5.4.1 学习评估方式83

5.4.2 实验数据83

5.4.3 实验表现85

5.5 案例分析90

5.5.1 航空数据与待解决问题90

5.5.2 数据预处理92

5.5.3 关联规则设计与应用分析94

5.5.4 分类结果分析97

5.6 本章小结102

第6章 总结与展望103

6.1 研究工作总结103

6.2 未来工作展望104

参考文献106