事务间关联规则的有效挖掘
| 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 |
| ·课题研究的意义及目标 | 第8-9页 |
| ·数据库知识发现的研究现状及发展趋势 | 第9-12页 |
| ·KDD的定义 | 第9页 |
| ·KDD的特点 | 第9-10页 |
| ·KDD的处理过程模型 | 第10-11页 |
| ·KDD的基本任务 | 第11-12页 |
| ·本文研究的内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第13-21页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘发现的模式 | 第13-14页 |
| ·挖掘的方法 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘技术的应用 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘面临的挑战 | 第19-21页 |
| 第三章 关联规则 | 第21-36页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第21页 |
| ·项集的性质 | 第21-22页 |
| ·关联规则挖掘分类 | 第22页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第22-23页 |
| ·关联规则研究的主要方向和典型算法 | 第23-27页 |
| ·多循环方式的挖掘算法 | 第23-24页 |
| ·增量式更新算法 | 第24-25页 |
| ·并行发现算法 | 第25-26页 |
| ·多层关联规则挖掘算法 | 第26页 |
| ·多值关联规则挖掘算法 | 第26-27页 |
| ·基于约束的关联规则挖掘算法 | 第27页 |
| ·典型的Apriori算法步骤 | 第27-29页 |
| ·其它研究方向 | 第29页 |
| ·多维关联规则挖掘的数据对象 | 第29-36页 |
| ·基于数据立方体的多维关联规则挖掘系统结构 | 第29-30页 |
| ·结构分析 | 第30-33页 |
| ·数据立方体 | 第33-34页 |
| ·OLAP | 第34-36页 |
| 第四章 事务间关联规则的有效挖掘 | 第36-47页 |
| ·简介 | 第36-37页 |
| ·问题描述 | 第37-38页 |
| ·事务间关联挖掘方法的原理 | 第38-45页 |
| ·EH_Apriori | 第39页 |
| ·FITI Algorithm | 第39-43页 |
| ·Input层 | 第43页 |
| ·产生事务间频繁2-项集 | 第43页 |
| ·产生事务间频繁侯选K-项集 K＞2 | 第43-45页 |
| ·计算函数 | 第45-47页 |
| 第五章 结论 | 第47-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读研究生期间发表论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
