基于概念格模型的分布式关联规则挖掘研究
| 第一章 绪论 | 第1-23页 |
| ·KDD的提出 | 第12-15页 |
| ·KDD的产生背景 | 第12-13页 |
| ·KDD的概念 | 第13-14页 |
| ·KDD的研究现状 | 第14-15页 |
| ·KDD的研究内容 | 第15-20页 |
| ·KDD的本质 | 第15-16页 |
| ·KDD的理论基础 | 第16页 |
| ·KDD的研究对象、任务和目的 | 第16-19页 |
| ·知识的度量、表示形式和可视化 | 第19-20页 |
| ·KDD的方法与工具 | 第20-21页 |
| ·KDD的面临的挑战及研究热点 | 第21页 |
| ·KDD的应用和发展趋势 | 第21页 |
| ·本文的主要内容与结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 概念格与扩展概念格 | 第23-35页 |
| ·关系代数中的相关理论 | 第23-25页 |
| ·形式概念分析相关理论 | 第25-27页 |
| ·形式概念分析理论的研究内容及其应用领域 | 第27-28页 |
| ·概念格的构造 | 第28-31页 |
| ·扩展概念格及其表示形式 | 第31-34页 |
| ·扩展概念格的相关定义 | 第32-33页 |
| ·扩展概念格的表示形式 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 关联规则挖掘研究 | 第35-48页 |
| ·关联规则挖掘问题的提出 | 第35-36页 |
| ·关联规则挖掘问题的基本知识 | 第36-37页 |
| ·基本概念 | 第36-37页 |
| ·关联规则的种类 | 第37页 |
| ·关联规则挖掘研究的现状 | 第37页 |
| ·经典关联规则挖掘方法介绍 | 第37-43页 |
| ·Apriori算法 | 第38-40页 |
| ·FP-Growth算法 | 第40-42页 |
| ·其它的一些经典算法 | 第42页 |
| ·关联规则挖掘问题的进一步研究内容 | 第42-43页 |
| ·对经典关联规则挖掘方法的改进 | 第43-46页 |
| ·兴趣度ARI | 第43-45页 |
| ·卡方分析的引入 | 第45-46页 |
| ·基于概念格的关联规则挖掘 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于多剪枝格的关联规则提取研究 | 第48-64页 |
| ·分布式挖掘思想的引入 | 第48-49页 |
| ·分布式关联规则挖掘的研究现状 | 第49页 |
| ·分布式关联规则挖掘的相关理论 | 第49-52页 |
| ·分布式挖掘的涵义 | 第49-50页 |
| ·分布式挖掘系统的功能结构图 | 第50-51页 |
| ·分布式关联规则挖掘的相关定理 | 第51-52页 |
| ·剪枝概念格模型与多剪枝格的融合 | 第52-59页 |
| ·相关定义 | 第52页 |
| ·多剪枝概念格与频繁集表示 | 第52-53页 |
| ·剪枝概念格的构造算法PLC | 第53-58页 |
| ·剪枝格上的关联规则提取 | 第58-59页 |
| ·多剪枝格上的关联规则提取研究 | 第59-63页 |
| ·多线程概述 | 第59页 |
| ·算法描述 | 第59-60页 |
| ·实验 | 第60-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第五章 ECLKDD原型系统之ARM子系统 | 第64-70页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·ARM系统设计思想和结构 | 第64-66页 |
| ·数据预处理模块 | 第65页 |
| ·格构造模块 | 第65页 |
| ·规则提取模块 | 第65页 |
| ·分布式关联规则挖掘模块 | 第65-66页 |
| ·规则的输出模块 | 第66页 |
| ·系统演示 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 第六章 结束语 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·下一步的工作 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研工作及成果 | 第78页 |
