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基于规则的Apriori算法和SBVR的研究和应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-9页
图表目录第9-10页
第一章 绪论第10-21页
   ·研究背景第10-11页
     ·基于规则的Apriori算法的研究背景第10-11页
     ·基于SBVR的业务规则的研究背景第11页
   ·国内外研究现状第11-18页
     ·关联规则研究现状第11-15页
     ·业务规则研究现状第15-18页
   ·课题研究内容和意义第18-19页
   ·论文结构第19-21页
第二章 相关理论和技术第21-32页
   ·数据挖掘与关联规则第21-26页
     ·数据挖掘第21页
     ·关联规则第21-26页
   ·业务规则和SBVR第26-30页
     ·业务规则第26-29页
     ·SBVR第29-30页
   ·本章小结第30-32页
第三章 基于规则的APRIORI算法设计和实现第32-40页
   ·APRIORI算法简介第32-34页
   ·APRIORI算法的不足第34-35页
   ·APRIORI算法的改进第35-37页
   ·基于规则的APRIORI算法的实现过程第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 基于SBVR的业务规则配置模型第40-47页
   ·业务规则简介第40-41页
   ·传统业务系统的不足第41-42页
   ·基于SBVR业务规则配置模型第42-44页
   ·知识库的建设第44-45页
   ·规则解析及规则执行第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第五章 算法及配置模型验证——在电信套餐上的应用第47-71页
   ·问题描述第47-48页
   ·算法及配置模型验证的总体设计方案第48-52页
   ·在计费系统中的应用第52-56页
     ·计费系统知识库的建设第52-55页
     ·计费规则的定制第55-56页
     ·规则的解析和执行第56页
     ·总体分析第56页
   ·在电信套餐制定中的应用第56-65页
     ·数据准备第57-59页
     ·Apriori算法规则配置第59-61页
     ·关联规则的挖掘第61页
     ·关联规则结果及分析第61-64页
     ·总结及延伸第64-65页
   ·在套餐劝转服务上的应用第65-70页
     ·数据准备第65-66页
     ·Apriori算法的规则配置第66-67页
     ·关联规则(匹配度)的挖掘第67-68页
     ·关联规则的结果及结果分析第68-69页
     ·总体分析第69-70页
   ·本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-74页
   ·本文总结第71页
   ·本文贡献第71-72页
   ·不足和展望第72-74页
参考文献第74-77页
致谢第77-78页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第78页

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