| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·研究的背景及意义 | 第7-9页 |
| ·相关问题研究现状 | 第9-14页 |
| ·关联分类方法的研究现状 | 第9-12页 |
| ·子空间分类方法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·个性化推荐系统的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文结构安排及创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 基于规则典型性的关联分类方法 | 第16-38页 |
| ·关联规则和关联分类 | 第16-17页 |
| ·基于规则典型性的关联分类方法——CAAC算法 | 第17-23页 |
| ·频繁模式挖掘 | 第17-19页 |
| ·规则生成 | 第19-21页 |
| ·规则剪枝 | 第21-22页 |
| ·分类 | 第22-23页 |
| ·实验与结果分析 | 第23-36页 |
| ·分类准确率分析 | 第24-33页 |
| ·规则数分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于核Fisher鉴别分析的子空间分类方法 | 第38-50页 |
| ·高维大数据集的分类问题 | 第38-39页 |
| ·基于核Fisher鉴别分析的子空间分类方法——Sub-KFDA | 第39-43页 |
| ·Sub-KFDA方法的总体框架 | 第40页 |
| ·基于频繁项的子空间挖掘过程 | 第40-42页 |
| ·基于KFDA的子空间挖掘过程 | 第42页 |
| ·分类 | 第42-43页 |
| ·实验及结果分析 | 第43-48页 |
| ·实验准备以及参数设置 | 第44页 |
| ·降维结果分析 | 第44-47页 |
| ·分类准确率与分类精度分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 分类方法在个性化推荐系统中的应用 | 第50-56页 |
| ·个性化推荐系统模型 | 第50-51页 |
| ·基于关联分类的商品推荐系统模型 | 第51-55页 |
| ·关联分类在商品推荐系统中的应用 | 第51-53页 |
| ·基于CAAC的商品个性化推荐系统模型 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·论文主要工作和创新性 | 第56页 |
| ·今后工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |