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基于多最小支持度的关联规则挖掘研究

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第1章 绪论第11-15页
   ·研究背景和意义第11-12页
     ·课题来源第11页
     ·研究的目的意义第11-12页
   ·国内外研究现状及水平第12-13页
   ·本文主要结构第13-15页
第2章 不完备信息系统的基础理论第15-22页
   ·粗糙集理论的相关概念第15-18页
     ·信息系统第15-16页
     ·决策表第16-18页
   ·不完备信息系统完备化第18-20页
     ·Mean Completer算法第18-19页
     ·Combinatorial Completer算法第19-20页
   ·信息系统的属性约简第20-22页
第3章 挖掘关联规则基本介绍第22-35页
   ·关联规则的基本介绍与定义第22-23页
   ·单维关联规则的挖掘算法介绍第23-26页
     ·挖掘频繁项集第23-24页
     ·关联规则的产生第24-26页
   ·多层关联规则第26-29页
     ·多层数据第26-27页
     ·多层关联规则的挖掘第27-29页
   ·模式评估第29-35页
     ·规则是否有趣的判定第29-30页
     ·相关度分析第30-35页
第4章 Apriori算法及其改进算法第35-49页
   ·Apriori算法第35-40页
     ·Apriori算法简介第35-37页
     ·Apriori算法实例第37-40页
   ·基于黄金比例的关联规则挖掘算法第40-45页
     ·改良算法的基本概念第41-43页
     ·改良算法的核心思想第43-44页
     ·改良算法的步骤与流程第44-45页
   ·改良算法仿真实验第45-49页
     ·改良算法实例第45-47页
     ·改良算法效率分析第47-49页
第5章 不完备信息系统中关联规则的挖掘第49-72页
   ·不完备信息系统中未知信息的处理第49-56页
     ·组合算法中完备化理论简介第50-52页
     ·组合算法中的基础定义与性质第52-53页
     ·组合算法中的属性约简第53-56页
   ·不完备信息系统关联规则挖掘综述第56-58页
     ·不完备信息系统数据预处理总结第56-57页
     ·不完备信息系统关联规则挖掘步骤与流程第57-58页
   ·不完备信息系统中关联规则的挖掘实例分析第58-67页
     ·决策表完备化第59-65页
     ·决策表属性约简第65-67页
   ·预处理后的决策表关联规则的挖掘第67-70页
   ·仿真实验第70-72页
第6章 总结与展望第72-74页
   ·研究总结第72-73页
   ·未来展望第73-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研工作第78-79页
致谢第79页

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