| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·游戏关卡设计的发展 | 第9页 |
| ·相关技术的研究现状 | 第9-12页 |
| ·数据挖掘技术的发展 | 第9-10页 |
| ·数据融合技术的发展 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘和数据融合技术相结合的发展 | 第12页 |
| ·论文的内容组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘和数据融合技术介绍 | 第13-21页 |
| ·数据挖掘技术介绍 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘的相关概念 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘常用的方法 | 第15-16页 |
| ·数据融合技术介绍 | 第16-19页 |
| ·数据融合的相关概念 | 第16-17页 |
| ·数据融合的融合模型 | 第17-18页 |
| ·数据融合常用的方法 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘和数据融合集成技术介绍 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 数据挖掘和数据融合技术在游戏关卡设计中的研究 | 第21-32页 |
| ·概述 | 第21-22页 |
| ·游戏关卡设计中游戏玩法数据的挖掘 | 第22-30页 |
| ·数据挖掘算法的选择 | 第23-25页 |
| ·游戏玩法数据离散化方法的选择 | 第25-28页 |
| ·决策树的剪枝 | 第28-30页 |
| ·游戏关卡设计中游戏玩法数据的融合 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于数据挖掘和数据融合技术的游戏关卡自动生成系统设计 | 第32-41页 |
| ·概述 | 第32页 |
| ·系统框架结构 | 第32-33页 |
| ·系统实现流程 | 第32-33页 |
| ·系统框架结构图 | 第33页 |
| ·游戏玩法数据的收集和预处理 | 第33-36页 |
| ·游戏玩法数据属性选择及获取模块 | 第34-35页 |
| ·基于粗糙集理论的数据预处理模块 | 第35-36页 |
| ·基于属性约减的数据挖掘算法的实现 | 第36-39页 |
| ·基于信息增益和属性相关性的属性约减算法 | 第36-37页 |
| ·数据挖掘算法实现 | 第37-39页 |
| ·游戏玩法数据的融合算法的实现 | 第39页 |
| ·游戏关卡信息的生成 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 实验设计与结果分析 | 第41-45页 |
| ·实验准备 | 第41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-44页 |
| ·不同离散化算法对构建决策树的影响 | 第41-42页 |
| ·基于信息增益的属性约减算法对构建决策树的影响 | 第42-43页 |
| ·加入数据挖掘和数据融合技术对推箱子游戏的影响 | 第43-44页 |
| ·实验总结 | 第44-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·论文总结 | 第45-46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |