数据挖掘中关联规则及应用的研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·论文研究背景及选题意义 | 第11-12页 |
| ·关联规则挖掘算法的研究现状 | 第12-17页 |
| ·论文研究的内容及组织 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 数据挖掘概述 | 第19-28页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的技术 | 第21-26页 |
| ·数据挖掘常用的方法 | 第21-24页 |
| ·数据挖掘的知识类型 | 第24-26页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第26页 |
| ·数据挖掘研究面临的挑战 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 关联规则挖掘理论 | 第28-47页 |
| ·关联规则的定义和属性 | 第28-29页 |
| ·关联规则的经典算法 | 第29-34页 |
| ·Apriori算法 | 第29-31页 |
| ·几种优化的频集算法 | 第31-33页 |
| ·一种不产生候选项的重要算法-FP-growth | 第33-34页 |
| ·关联规则研究存在的问题 | 第34-35页 |
| ·基于利润约束的关联模式挖掘 | 第35-40页 |
| ·问题的提出 | 第35-36页 |
| ·关联规则评价方法概述 | 第36-40页 |
| ·算法实现 | 第40-43页 |
| ·相关的概念说明 | 第41-42页 |
| ·具体算法描述 | 第42-43页 |
| ·示例仿真及算法性能分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 关联规则挖掘算法在决策规则提取中的应用 | 第47-67页 |
| ·基本粗糙集理论 | 第47-55页 |
| ·粗糙集的理论基础 | 第47-50页 |
| ·粗糙集理论的属性约简 | 第50-53页 |
| ·可变精度的粗糙集扩展模型 | 第53-55页 |
| ·缺省规则 | 第55-56页 |
| ·缺省规则获取算法 | 第56-60页 |
| ·缺省规则算法框架 | 第57-59页 |
| ·算法分析 | 第59-60页 |
| ·缺省规则挖掘的新算法 | 第60-66页 |
| ·相关定义说明 | 第61页 |
| ·算法描述 | 第61-64页 |
| ·挖掘实例 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录 A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第75页 |
