正负关联规则数据挖掘算法的研究
| 第1章 绪论 | 第1-11页 |
| 第2章 数据挖掘概述 | 第11-24页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第12-14页 |
| ·传统分析方法和数据挖掘 | 第12页 |
| ·数据库中的知识发现和数据挖掘 | 第12-13页 |
| ·联机分析处理和数据挖掘 | 第13-14页 |
| ·联机分析挖掘和数据挖掘 | 第14页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第14-17页 |
| ·关系数据库 | 第15页 |
| ·数据仓库 | 第15-16页 |
| ·事务数据库 | 第16页 |
| ·网络 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的发现模式 | 第17-20页 |
| ·广义模式 | 第17页 |
| ·关联模式 | 第17-18页 |
| ·序列模式 | 第18页 |
| ·分类模式 | 第18-19页 |
| ·聚类模式 | 第19页 |
| ·预测模式 | 第19页 |
| ·偏差模式 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的技术 | 第20页 |
| ·机器学习方法 | 第20页 |
| ·统计方法 | 第20页 |
| ·神经网络方法 | 第20页 |
| ·数据库方法 | 第20页 |
| ·国内外研究现状及未来发展趋势 | 第20-24页 |
| ·国外研究现状 | 第20-22页 |
| ·国内研究现状 | 第22-24页 |
| 第3章 关联规则数据挖掘 | 第24-36页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第24-25页 |
| ·关联规则的分类 | 第25-30页 |
| ·根据所处理的值类型分类 | 第25-26页 |
| ·根据所涉及的抽象层分类 | 第26-29页 |
| ·根据所涉及的数据维分类 | 第29-30页 |
| ·关联规则的挖掘算法 | 第30-36页 |
| ·经典频繁项集挖掘算法 | 第30-34页 |
| ·其它频繁项集挖掘算法 | 第34-36页 |
| 第4章 正负关联规则挖掘算法 | 第36-48页 |
| ·负关联规则中支持度与置信度计算 | 第37-39页 |
| ·挖掘正负关联规则 | 第39-42页 |
| ·负关联规则带来的问题及解决办法 | 第39-40页 |
| ·挖掘正负关联规则的算法 | 第40-41页 |
| ·正负关联规则算法实验结果 | 第41-42页 |
| ·改进的正负关联规则挖掘算法 | 第42-48页 |
| ·P-S兴趣度在正负关联规则中的研究 | 第43-45页 |
| ·算法设计 | 第45-46页 |
| ·实验 | 第46-48页 |
| 第5章 原型系统的设计 | 第48-52页 |
| ·数据挖掘系统原型图 | 第48-49页 |
| ·原型系统的功能模块图 | 第49-50页 |
| ·原型系统的完善方向 | 第50-52页 |
| ·挖掘任务的完备性 | 第50-51页 |
| ·挖掘结果的可视性 | 第51页 |
| ·与用户的交互性 | 第51-52页 |
| 第6章 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 研究生履历 | 第60页 |
