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基于多支持度的负频繁模式挖掘关键技术研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第1章 绪论第12-16页
   ·研究背景与意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-15页
   ·本文研究内容以及创新点第15-16页
第2章 频繁项集和序列模式挖掘第16-36页
   ·频繁项集第16-19页
   ·负频繁项集第19-21页
   ·高效用项集挖掘第21-23页
   ·多支持度的频繁项集挖掘第23-26页
   ·正序列模式第26-28页
   ·负序列模式第28-30页
   ·高效用序列模式挖掘第30-31页
   ·多支持度的序列模式挖掘第31-34页
   ·本章小结第34-36页
第3章 多支持度的频繁项集挖掘方法第36-44页
   ·多最小支持度定义第36页
   ·MSB_apriori算法第36-40页
     ·算法描述第36-37页
     ·实验分析第37-40页
   ·MSB_apriori+算法第40-42页
     ·算法描述第40-41页
     ·实验分析第41-42页
   ·本章小结第42-44页
第4章 多支持度的负频繁项集挖掘方法第44-50页
   ·基于负项的多最小支持度定义第44页
   ·E-msNFIS算法第44-46页
     ·该方法的主要设计思想第44页
     ·负侯选项集的生成方法第44-45页
     ·负侯选项集支持度的计算方法第45页
     ·E-msNFIS算法第45-46页
   ·实验分析第46-48页
   ·本章小结第48-50页
第5章 多支持度的负序列模式挖掘方法第50-58页
   ·基本概念介绍第50-52页
   ·E-msNSP算法第52-55页
     ·该方法的主要设计思想第52页
     ·负侯选序列的生成方法第52-53页
     ·负侯选序列支持度的计算方法第53页
     ·E-msNSP算法描述第53-55页
   ·实验分析第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第6章 带负利润项的高效用序列模式挖掘第58-70页
   ·基本概念介绍第58-61页
   ·HUSPNIV算法第61-65页
     ·Q-序列词典树第61-62页
     ·连接第62-63页
     ·剪枝方法第63-64页
     ·HUSPNIV算法第64-65页
   ·实验分析第65-68页
   ·本章小结第68-70页
第7章 总结与期望第70-72页
   ·总结第70页
   ·进一步的研究工作第70-72页
参考文献第72-78页
致谢第78-80页
在学期间主要科研成果第80-81页

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