数据挖掘的数据准备与交互式可视化研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文研究的主要问题和成果 | 第12-13页 |
| ·论文的内容与组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘与可视化技术综述 | 第15-24页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘的概念与结构 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第16页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的技术应用 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘面临的主要难题和发展趋势 | 第18页 |
| ·可视化技术 | 第18-21页 |
| ·可视化的定义 | 第19页 |
| ·可视化的过程 | 第19-20页 |
| ·可视化的方法 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘可视化 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘可视化的概念 | 第21页 |
| ·数据挖掘可视化的技术和方法 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘可视化的研究方向 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 数据挖掘的数据准备及交互可视化 | 第24-30页 |
| ·数据准备的概念模型 | 第24页 |
| ·数据准备的内容和方法 | 第24-27页 |
| ·交互可视化在数据准备中的意义 | 第27-28页 |
| ·数据归约在数据准备中的意义 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 概念层次与数据归约 | 第30-42页 |
| ·数据归约 | 第30-32页 |
| ·数据归约基本知识 | 第30-31页 |
| ·数据归约方法 | 第31-32页 |
| ·面向属性归约 | 第32-34页 |
| ·面向属性归约的概念 | 第33页 |
| ·面向属性归约的基本方法 | 第33-34页 |
| ·概念层次 | 第34-35页 |
| ·概念层次的相关定义 | 第34页 |
| ·概念层次在数据挖掘中的应用 | 第34-35页 |
| ·概念层次树 | 第35-36页 |
| ·概念层次树的定义 | 第35-36页 |
| ·概念层次树的的特性 | 第36页 |
| ·概念层次树的构造思想 | 第36-37页 |
| ·概念层次树的构造方法 | 第37-38页 |
| ·概念层次树的数据库模型 | 第38-39页 |
| ·概念提升的数学模型 | 第39-41页 |
| ·基本定义 | 第39-40页 |
| ·概念提升的数学表达 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 概念层次树的算法设计 | 第42-61页 |
| ·算法提出的意义 | 第42页 |
| ·基于领域的用户交互算法的研究意义 | 第42页 |
| ·自动生成算法的研究意义 | 第42页 |
| ·算法设计的总体思想 | 第42-43页 |
| ·算法的主要内容 | 第43-44页 |
| ·算法的输入和输出 | 第44页 |
| ·初始数据集的准备 | 第44-45页 |
| ·一层概念层次树 | 第45页 |
| ·概念提升的数据存储结构 | 第45-46页 |
| ·基于领域的用户交互概念提升 | 第46-48页 |
| ·ABCHT(基于属性字段)算法 | 第46-47页 |
| ·AVBCHT(基于属性值)算法 | 第47-48页 |
| ·自动生成的交互式概念层次树算法 | 第48-54页 |
| ·等频率区间算法及存在的不足 | 第48-49页 |
| ·改进算法一：TAGA 算法 | 第49-52页 |
| ·改进算法二：DAGA 算法 | 第52-54页 |
| ·改进的自动生成算法与等频率算法的对比 | 第54页 |
| ·四种概念层次树算法的对比分析 | 第54-56页 |
| ·提升后的概念层次树展示算法 | 第56-57页 |
| ·概念层次的规则输出 | 第57页 |
| ·ARFF 文件生成 | 第57-60页 |
| ·ARFF 文件格式 | 第57-59页 |
| ·ARFF 文件的生成算法 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 基于概念层次树的数据准备可视化系统实现 | 第61-79页 |
| ·数据准备可视化系统的总体设计 | 第61-63页 |
| ·系统的逻辑结构 | 第61-62页 |
| ·系统的技术特征 | 第62-63页 |
| ·系统总体功能结构图 | 第63页 |
| ·系统功能描述和展示 | 第63-74页 |
| ·数据源选取 | 第63-66页 |
| ·数据清洗 | 第66-67页 |
| ·数据归约 | 第67-72页 |
| ·系统输出 | 第72-73页 |
| ·可视化实现 | 第73-74页 |
| ·系统测试与效果验证 | 第74-76页 |
| ·与WEKA 数据预处理功能的对比分析 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第七章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·本文所做的工作 | 第79-80页 |
| ·今后的工作 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 附录：读研期间发表的论文 | 第87页 |
