本書全面總結了不確定資料環境下頻繁模式挖掘領域的主要研究成果，從資料模型、問題定義、常用演算法等方面系統介紹不確定頻繁項集挖掘、不確定序列模式挖掘、不確定頻繁子圖模式挖掘、不確定高效用項集挖掘和不確定加權頻繁項集挖掘技術。
 
重點針對兩類典型的不確定資料，即概率資料和容錯資料，進行概率頻繁模式挖掘和近似頻繁模式挖掘的研究，並應用于傳統中醫藥資料環境下，從主觀不確定性和客觀不確定性兩個方面提出相應的解決方案，實現基於不確定資料的高效頻繁模式挖掘，並通過實驗驗證了它們的有效性和實用性。

本書主要面向對資料採擷和機器學習感興趣的科研人員和學生，特別適合從事不確定資料採擷、頻繁模式挖掘和關聯規則發現以及相關研究領域的廣大科技工作者和研究人員使用，也可以作為資料採擷和機器學習相關課程的教學參考書。

第1章不確定頻繁模式挖掘概述1
1.1不確定資料採擷1
1.2不確定頻繁模式挖掘研究背景2
1.3相關工作5
1.3.1完整的頻繁項集挖掘6
1.3.2頻繁閉項集挖掘8
1.3.3最大頻繁項集挖掘9
1.3.4Top k頻繁模式挖掘10
1.3.5近似頻繁模式挖掘11
1.4研究內容與本書貢獻12
1.4.1研究內容12
1.4.2本書貢獻13
1.5本書結構15第2章不確定頻繁模式挖掘技術17
2.1資料不確定性的原因17
2.2可能性世界理論和概率資料庫18
2.3不確定頻繁項集挖掘19
2.3.1基於概率資料的不確定資料模型20
2.3.2基於水準資料格式的挖掘方法21/智慧資料採擷——面向不確定資料的頻繁模式目錄/2.3.3基於垂直資料格式的挖掘方法22
2.4不確定序列模式挖掘24
2.4.1不確定序列資料模型25
2.4.2不確定序列模式挖掘技術28
2.5不確定頻繁子圖模式挖掘32
2.5.1不確定圖資料模型33
2.5.2不確定頻繁子圖模式挖掘技術37
2.6不確定高效用項集挖掘41
2.6.1不確定高效用資料模型41
2.6.2不確定高效用項集挖掘技術44
2.7不確定加權頻繁項集挖掘46
2.7.1不確定加權資料模型47
2.7.2不確定加權頻繁項集挖掘技術48
2.8本章小結52第3章Eclat框架下基於支援度的雙向排序策略53
3.1基於垂直資料格式的Eclat演算法53
3.1.1存在的問題53
3.1.2支持度性質及證明54
3.2基於支援度排序的雙向處理策略56
3.2.1支持度昇冪排列階段56
3.2.2支持度降冪排列階段57
3.2.3頻繁項集挖掘中的雙向處理策略57
3.2.4Bi Eclat演算法58
3.2.5Bi Eclat演算法示例59
3.3概率頻繁模式挖掘中的雙向排序策略61
3.3.1基於概率資料的不確定頻繁模式挖掘61
3.3.2基於概率頻度的雙向排序策略64
3.4實驗結果及分析65
3.4.1實驗資料集65
3.4.2實驗結果分析67
3.5本章小結76第4章Eclat框架下的概率頻繁項集挖掘演算法77
4.1概率頻繁項集挖掘相關概念77
4.2概率頻繁項集精確挖掘演算法79
4.2.1相關工作80
4.2.2Tidlist資料結構81
4.2.3概率頻度計算模組81
4.2.4UBEclat演算法83
4.3概率頻繁項集近似挖掘演算法85
4.3.1近似挖掘理論基礎85
4.3.2近似挖掘相關工作86
4.3.3NDUEclat演算法88
4.4實驗結果及分析89
4.4.1實驗資料集90
4.4.2正態分佈資料集中的性能分析90
4.4.3長尾分佈資料集中的性能分析92
4.5本章小結95第5章基於粗糙集理論的近似頻繁模式挖掘96
5.1容錯資料中的頻繁模式挖掘理論96
5.1.1容錯資料模型96
5.1.2容錯數據的挑戰96
5.1.3粗糙集理論及相關概念99
5.1.4粗糙集理論在資料採擷中的應用99
5.2面向容錯資料的近似頻繁模式挖掘101
5.2.1事務資訊系統構建階段101
5.2.2等價類生成階段103
5.2.3下近似和上近似的定義104
5.2.4近似頻繁模式挖掘階段106
5.2.5精確度和覆蓋度的定義108
5.3實驗結果及分析109
5.3.1類比資料集上的性能分析109
5.3.2真實資料集上的性能分析111
5.4本章小結115第6章在傳統中醫藥資料集中挖掘Top k近似頻繁閉模式116
6.1相關工作116
6.1.1面臨的問題117
6.1.2近似頻繁模式挖掘演算法118
6.2基於粗糙集理論的Top k近似頻繁閉模式挖掘123
6.2.1事務類劃分階段124
6.2.2核模式產生階段126
6.2.3Top k近似頻繁閉模式挖掘階段129
6.3實驗結果和分析131
6.3.1基於支援度的聚類演算法性能分析131
6.3.2Top k近似頻繁閉模式挖掘演算法性能分析135
6.3.3實驗結果分析138
6.4本章小結138第7章總結和展望140
7.1本書總結140
7.2研究展望141參考文獻143