基于关联规则的C公司外贸出口重箱数据挖掘
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·数据挖掘产生背景 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文研究的意义和目的 | 第12-13页 |
| ·论文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘技术及应用 | 第15-25页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15页 |
| ·数据挖掘过程 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘在物流业的应用 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 关联规则挖掘 | 第25-36页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第26-28页 |
| ·关联规则的分类 | 第28页 |
| ·关联规则挖掘算法综述 | 第28-31页 |
| ·频集算法的核心算法——Apriori算法 | 第28-30页 |
| ·Apriori算法的几种优化算法 | 第30-31页 |
| ·其他的频集挖掘算法 | 第31-33页 |
| ·FP-growth的方法 | 第32页 |
| ·MH和LSH方法 | 第32-33页 |
| ·关联规则挖掘的应用 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 关联规则挖掘在 C公司外贸出口重箱的应用 | 第36-64页 |
| ·C公司的背景介绍 | 第36-37页 |
| ·C公司进行数据挖掘的必要性 | 第37-39页 |
| ·C公司关联规则数据挖掘实验 | 第39-59页 |
| ·客户与航线的关联规则挖掘 | 第39-50页 |
| ·时间与箱型的关联规则挖掘 | 第50-55页 |
| ·货物与月份的关联规则挖掘 | 第55-59页 |
| ·与现有方法的对比 | 第59-60页 |
| ·结论 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 结束语 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
