基于数据仓库的关联规则抽样算法研究
| 第1章 绪论 | 第1-23页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第9-10页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘的应用范围 | 第12-16页 |
| ·关系数据库 | 第12-13页 |
| ·数据仓库 | 第13-14页 |
| ·事务数据库 | 第14页 |
| ·高级数据库系统和高级数据库应用 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘面临的主要问题 | 第18-20页 |
| ·挖掘方法与用户交互问题 | 第18-19页 |
| ·性能问题 | 第19-20页 |
| ·关于数据库的多样性问题 | 第20页 |
| ·数据挖掘的研究现状和发展趋势 | 第20-21页 |
| ·本文的研究内容、目的及意义 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第2章 数据挖掘中的关联规则算法研究 | 第23-33页 |
| ·Aprinri算法 | 第24-28页 |
| ·ApriorTid算法 | 第28-32页 |
| ·AprioriHyrid算法 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 抽样算法的相关问题提出 | 第33-41页 |
| ·问题定义 | 第34-37页 |
| ·挖掘关联规则 | 第34-35页 |
| ·更新关联规则 | 第35-36页 |
| ·寻找新旧关联规则之间差异程度大小的上边界 | 第36-37页 |
| ·相关知识 | 第37-40页 |
| ·Apriori算法 | 第37-38页 |
| ·FUP2算法 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 抽样算法 | 第41-59页 |
| ·随机抽样 | 第41-47页 |
| ·决定抽样大小 | 第42-43页 |
| ·针对频集变化数量给出一个近似的上界 | 第43-47页 |
| ·一种改进提高 | 第47页 |
| ·一个例子 | 第47-49页 |
| ·试验结果 | 第49-50页 |
| ·产生合成数据库 | 第50-51页 |
| ·抽样大小对结果的影响 | 第51-52页 |
| ·置信程度的影响 | 第52-53页 |
| ·更新大小的影响 | 第53-54页 |
| ·支持数的影响 | 第54-55页 |
| ·放大试验 | 第55页 |
| ·与其他抽样算法比较 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
