基于概念格的关联规则挖掘研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景与意义 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文研究内容 | 第8-9页 |
| ·本文组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第11-19页 |
| ·概念格 | 第11-14页 |
| ·概念格概述 | 第11页 |
| ·概念格基础理论 | 第11-12页 |
| ·非典型概念格模型 | 第12-13页 |
| ·概念格应用 | 第13-14页 |
| ·关联规则挖掘 | 第14-17页 |
| ·关联规则挖掘概述 | 第14页 |
| ·关联规则基本概念 | 第14-15页 |
| ·关联规则挖掘现有算法 | 第15-17页 |
| ·小结 | 第17-19页 |
| 第三章 基于概念格的关联规则挖掘 | 第19-43页 |
| ·基于经典概念格的关联规则挖掘 | 第19-23页 |
| ·相关命题与结论 | 第19-20页 |
| ·算法思想 | 第20页 |
| ·基于概念格生成频繁项集 | 第20-22页 |
| ·逐层生成关联规则 | 第22-23页 |
| ·基于量化扩展概念格的关联规则挖掘 | 第23-40页 |
| ·基本定义和相关命题 | 第23-28页 |
| ·算法思想 | 第28-29页 |
| ·量化扩展概念格的建立 | 第29-33页 |
| ·量化扩展概念格的增量式维护 | 第33-35页 |
| ·基于量化扩展概念格挖掘关联规则 | 第35-36页 |
| ·基于量化扩展概念格挖掘约束型关联规则 | 第36-40页 |
| ·小结 | 第40-43页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第43-63页 |
| ·实验一 算法时间构成分析 | 第44-51页 |
| ·密集型背景下挖掘关联规则 | 第45-48页 |
| ·稀疏型背景下挖掘关联规则 | 第48-50页 |
| ·实验结论 | 第50-51页 |
| ·实验二 用户可设定变量对算法性能的影响 | 第51-59页 |
| ·最小支持度对算法性能的影响 | 第51-53页 |
| ·背景密度对算法性能的影响 | 第53-55页 |
| ·对象个数对算法性能的影响 | 第55-57页 |
| ·属性个数对算法性能的影响 | 第57-58页 |
| ·实验结论 | 第58-59页 |
| ·实验三 基于量化扩展概念格的约束型规则挖掘 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·本文结论 | 第63页 |
| ·不足之处与下一步工作 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第71-72页 |
