数据流上频繁模式和高效用模式挖掘

第1章 绪论
1.1背景和意义
1.2国内外研究现状
1.2.1传统数据集中频繁模式挖掘算法的研究
1.2.2不确定数据集中的频繁模式挖掘算法的研究
1.2.3高效用项集挖掘算法的研究
1.2.4大数据集下的频繁模式挖掘研究
第2章 传统事务数据集中的频繁模式挖掘算法
2.1引言
2.2传统数据集中频繁模式挖掘的典型算法
2.2.1Apriori算法
2.2.2FP-Growth算法
2.2.3COFI算法
2.3基于滑动窗口的数据流频繁模式挖掘算法
2.3.1相关定义及问题描述
2.3.2算法描述
2.3.3算法分析
2.3.4实验及结果分析
2.4本章小结
……

王乐，女，1978年生，博士，讲师。2006年以来专注于数据挖掘(特别是模式挖掘)的研究2010-2013年在大连理工大学攻读博士学位。近3年来，共发表学术论文10余篇，其中SCI收录2篇。EI收录10篇(中文2篇，英文8篇)。

王乐编著的《数据流上频繁模式和高效用模式挖掘》以数据流上的频繁模式和高效用模式挖掘计算为背景，介绍该领域相关的概念、理论及近年来相关的近期新研究成果，内容包括传统数据集中的频繁模式挖掘及其大数据集下的频繁模式挖掘算法、不确定数据流中的频繁模式挖掘算法、具有效用值的数据流中的高效用模式挖掘算法。
本书可作为经济学、统计学、管理科学与工程、计算机科学与技术等学科高年级的本科生和研究生的参考用书，也可供商务数据挖掘、金融数据分析等相关研究人员参考。

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