增量式时态关联规则算法研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·关联规则挖掘研究现状 | 第9-12页 |
| ·时态关联规则挖掘研究现状 | 第12-13页 |
| ·时态关联规则挖掘研究的不足 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容的提出 | 第14-16页 |
| 2 模型构造 | 第16-28页 |
| ·与时间有关的概念及相关性质 | 第16-23页 |
| ·基本概念及性质 | 第16-19页 |
| ·时态型的连续性 | 第19-20页 |
| ·多粒度时间模型 | 第20-23页 |
| ·时态关联规则模型 | 第23-26页 |
| ·单维事件模型 | 第23-24页 |
| ·多维事件时态关联规则模型 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-28页 |
| 3 增量时态关联规则算法 | 第28-43页 |
| ·算法描述 | 第28-33页 |
| ·算法原理 | 第28-29页 |
| ·数据准备 | 第29-31页 |
| ·算法步骤 | 第31-33页 |
| ·算法实现 | 第33-42页 |
| ·算法伪代码 | 第33-37页 |
| ·算法流程图 | 第37-42页 |
| ·算法分析 | 第42页 |
| ·可行性分析 | 第42页 |
| ·复杂性分析 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 4 实验分析 | 第43-56页 |
| ·实验背景 | 第43-44页 |
| ·K线理论简介 | 第43-44页 |
| ·问题的提出和解决方法 | 第44页 |
| ·实验结构 | 第44-45页 |
| ·数据准备 | 第45-50页 |
| ·数据选择 | 第45-46页 |
| ·数据集成 | 第46-47页 |
| ·数据预处理 | 第47-48页 |
| ·数据转化 | 第48-50页 |
| ·关联规则的兴趣度评价标准 | 第50-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 结束语 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间主要科研成果 | 第62页 |
