面向数据集覆盖问题的优化算法研究

目录

第 1 章 绪 论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状及分析

1.3 论文的主要研究内容和结构安排

1.3.1 论文的主要研究内容

1.3.2 论文的结构安排

第 2 章 数据集覆盖问题相关定义及基本方法

2.1 数据集覆盖问题相关定义

2.2 MUP 识别问题—获取 MUP 的 Naive 算法

2.3 处理数据集覆盖问题的方法—Coverage Enhancement

2.3.1 原问题转换为 Hitting set 问题

2.3.2 基于贪心思想的近似算法

2.4 本章小结

第 3 章 数据集覆盖问题相关算法研究与优化

3.1 获取 MUP 算法与频繁项集挖掘的区别和联系分析

3.2 对现有获取 MUP 算法的分析与研究

3.2.1 自顶向下算法（Pattern-Breaker）分析

3.2.2 自底向上算法（Pattern-Combiner）分析

3.2.3 DeepDiver 算法分析

3.3 获取 MUP 的改进算法—FastDeepDiver 算法

3.4 计算 coverage 算法的改进方法

3.5 基于模式位图的匹配算法

3.6 本章小结

第 4 章 算法结果及分析

4.1 数据集与实验运行环境

4.1.1 实验数据集介绍

4.1.2 实验运行环境介绍

4.2 验证缺乏覆盖问题的影响实验

4.2.1 真实数据集中存在的缺乏覆盖问题

4.2.2 缺乏覆盖的影响及添加数据元组进行覆盖的效果

4.3 获取 MUP 算法性能比较实验

4.3.1 只改变阈值性能比较

4.3.2 只改变数据元组个数性能比较

4.3.3 只改变属性个数性能比较

4.4 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致 谢