基于时间戳的关联规则挖掘研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 全文研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 数据挖掘及关联规则概述 | 第14-22页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第14-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 数据挖掘的分类 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据挖掘常用技术 | 第15页 |
| 2.1.4 数据挖掘过程 | 第15-16页 |
| 2.1.5 数据挖掘的发展趋势 | 第16-17页 |
| 2.2 关联规则概述 | 第17-21页 |
| 2.2.1 关联规则的提出 | 第18页 |
| 2.2.2 关联规则的分类 | 第18页 |
| 2.2.3 关联规则的相关定义 | 第18-19页 |
| 2.2.4 关联规则的挖掘步骤 | 第19-20页 |
| 2.2.5 关联规则挖掘的应用领域和发展趋势 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 Apriori算法的研究 | 第22-36页 |
| 3.1 Apriori算法 | 第22-28页 |
| 3.1.1 Apriori算法原理 | 第23-26页 |
| 3.1.2 Apriori实例分析 | 第26-27页 |
| 3.1.3 Apriori算法的性能及局限性 | 第27-28页 |
| 3.2 一个改进的Apriori算法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 改进的算法描述 | 第28-30页 |
| 3.2.2 算法的实例 | 第30-32页 |
| 3.3 仿真分析 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章基于时间戳的关联规则算法的研究与改进 | 第36-56页 |
| 4.1 基于时间戳的Apriori算法 | 第36-43页 |
| 4.1.1 相关定义 | 第38-40页 |
| 4.1.2 算法描述 | 第40页 |
| 4.1.3 算法实例 | 第40-43页 |
| 4.1.4 算法分析 | 第43页 |
| 4.2 基于矩阵的Apriori算法 | 第43-46页 |
| 4.2.1 相关定义 | 第43-44页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第44-45页 |
| 4.2.3 算法分析 | 第45-46页 |
| 4.3 基于时间戳矩阵的关联规则挖掘算法 | 第46-52页 |
| 4.3.1 相关定义 | 第46-47页 |
| 4.3.2 相关性质 | 第47-48页 |
| 4.3.3 算法的改进思想 | 第48页 |
| 4.3.4 算法描述 | 第48-49页 |
| 4.3.5 伪代码描述 | 第49-50页 |
| 4.3.6 算法的实例 | 第50-52页 |
| 4.4 算法分析和实验对比 | 第52-54页 |
| 4.4.1 算法分析 | 第52页 |
| 4.4.2 实验对比 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文的主要工作总结 | 第56页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
