| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 关联规则挖掘方向的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 遗传算法应用于关联规则挖掘方向的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 关联规则挖掘的应用方向的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 文章创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第17-19页 |
| 2 关联规则挖掘 | 第19-30页 |
| 2.1 关联规则挖掘基本概念 | 第19-21页 |
| 2.2 关联规则挖掘的分类 | 第21-22页 |
| 2.3 关联规则挖掘算法 | 第22-30页 |
| 2.3.1 关联规则挖掘算法的步骤 | 第22-23页 |
| 2.3.2 常用算法概述 | 第23-24页 |
| 2.3.3 Apriori算法 | 第24-30页 |
| 3 遗传算法及其改进算法 | 第30-43页 |
| 3.1 遗传算法概述 | 第30-31页 |
| 3.1.1 基本思想 | 第30页 |
| 3.1.2 遗传算法的基础术语 | 第30-31页 |
| 3.2 遗传算法的基本实现技术 | 第31-37页 |
| 3.2.1 遗传算法的基本流程 | 第31-32页 |
| 3.2.2 编码方法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 适应度函数 | 第33-34页 |
| 3.2.4 选择算子 | 第34页 |
| 3.2.5 交叉算子 | 第34-36页 |
| 3.2.6 变异算子 | 第36页 |
| 3.2.7 遗传算法参数设定 | 第36-37页 |
| 3.3 改进遗传算法 | 第37-43页 |
| 3.3.1 改进编码方法 | 第37-38页 |
| 3.3.2 改进适应度函数 | 第38-40页 |
| 3.3.3 改进选择算子 | 第40-41页 |
| 3.3.4 改进交叉算子 | 第41-42页 |
| 3.3.5 改进变异算子 | 第42-43页 |
| 4 一种基于改进遗传算法的关联规则挖掘 | 第43-52页 |
| 4.1 基于改进遗传算法的关联规则挖掘研究 | 第43-47页 |
| 4.1.1 利用改进遗传算法进行关联规则挖掘的思想 | 第43页 |
| 4.1.2 基于改进遗传算法的关联规则挖掘算法描述 | 第43-45页 |
| 4.1.3 基于改进遗传算法的关联规则挖掘基本流程图 | 第45页 |
| 4.1.4 基于改进遗传算法的关联规则挖掘算法详解 | 第45-47页 |
| 4.2 算法对比实验 | 第47-52页 |
| 5 基于改进遗传算法的关联规则挖掘在商务网站中的应用 | 第52-75页 |
| 5.1 商务网站数据信息的潜在价值 | 第52页 |
| 5.2 在商务网站交易信息中的应用 | 第52-61页 |
| 5.2.1 商务网站交易信息的重要性 | 第52-53页 |
| 5.2.2 数据准备 | 第53-55页 |
| 5.2.3 数据预处理 | 第55-59页 |
| 5.2.4 实现过程 | 第59-60页 |
| 5.2.5 结果分析 | 第60-61页 |
| 5.3 在商务网站商品评价信息中的应用 | 第61-75页 |
| 5.3.1 商务网站商品评价体系的重要性 | 第61-63页 |
| 5.3.2 源数据收集及数据预处理 | 第63-66页 |
| 5.3.3 评价信息挖掘规则及结果分析 | 第66-69页 |
| 5.3.4 改进信用评价模型 | 第69-75页 |
| 6 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 附录 | 第83-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研情况 | 第91页 |
