面向增量更新的数据挖掘算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第10页 |
| ·数据挖掘 | 第10-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘定义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘流程 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘分类 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的主要方法 | 第14-18页 |
| ·OLAM技术在医疗保险中的应用 | 第18-19页 |
| ·本文的内容组织 | 第19-21页 |
| 第二章 关联规则中增量式更新算法 | 第21-32页 |
| ·经典的APRIORI算法 | 第21-25页 |
| ·算法描述 | 第21-24页 |
| ·关联规则的优化算法 | 第24-25页 |
| ·关联规则增量更新算法 | 第25-31页 |
| ·主要更新算法 | 第25-26页 |
| ·FUP算法 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 改进的关联规则增量更新算法 | 第32-41页 |
| ·一种改进的关联规则增量PFUP算法 | 第32-37页 |
| ·相关定义和定理 | 第32-33页 |
| ·算法思想 | 第33页 |
| ·算法描述 | 第33-35页 |
| ·算法实现和比较 | 第35-37页 |
| ·基于PFUP的优化OPFUP算法 | 第37-40页 |
| ·算法思想及描述 | 第37-39页 |
| ·算法实现和比较 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于密度的改进增量聚类算法 | 第41-55页 |
| ·增量聚类算法综述 | 第41-42页 |
| ·DBSCAN聚类算法 | 第42-49页 |
| ·基于密度的DBSCAN聚类算法 | 第43-45页 |
| ·单个更新的增量DBSCAN聚类算法 | 第45-47页 |
| ·批量增量聚类算法 | 第47-49页 |
| ·一种新的增量聚类算法UDBSCAN | 第49-54页 |
| ·算法描述 | 第50-51页 |
| ·算法实现和比较 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 OLAM技术在医疗保险中的应用 | 第55-63页 |
| ·OLAM技术 | 第55-57页 |
| ·OLAM技术应用到医疗保险中 | 第57-62页 |
| ·建立医疗保险数据仓库 | 第57-58页 |
| ·对医疗保险数据仓库进行OLAP分析 | 第58-59页 |
| ·在OLAP基础上进行关联规则挖掘 | 第59-61页 |
| ·在OLAP基础上进行增量关联规则挖掘 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63-64页 |
| ·论文展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |
