改进的Apriori算法在大学生心理分析中的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 关联规则挖掘研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 Apriori应用研究 | 第11-12页 |
| 1.2.3 大学生心理问题的研究 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第13页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 关联规则技术及算法研究 | 第15-23页 |
| 2.1 关联规则挖掘算法研究 | 第15-17页 |
| 2.1.1 关联规则基本概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 关联规则挖掘步骤研究 | 第16-17页 |
| 2.2 Apriori算法研究 | 第17-22页 |
| 2.2.1 Apriori算法描述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 Apriori算法实例 | 第18-20页 |
| 2.2.3 Apriori算法伪代码 | 第20-21页 |
| 2.2.4 算法分析 | 第21-22页 |
| 2.2.5 Apriori优化算法 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 大学生心理相关性分析体系的构建 | 第23-28页 |
| 3.1 大学生心理现状理论分析 | 第23-24页 |
| 3.1.1 大学生心理分析因素 | 第23-24页 |
| 3.1.2 大学生心理相关性分析的意义 | 第24页 |
| 3.2 大学生心理相关分析点的确定 | 第24-26页 |
| 3.3 大学生心理分析相关数据处理 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 一种改进的基于矩阵的Apriori算法 | 第28-46页 |
| 4.1 基于矩阵的Apriori算法 | 第28-31页 |
| 4.1.1 相关定义 | 第28-29页 |
| 4.1.2 算法描述 | 第29-30页 |
| 4.1.3 算法的优缺点分析 | 第30-31页 |
| 4.2 基于矩阵的Apriori算法的改进 | 第31-45页 |
| 4.2.1 算法改进思路 | 第31-33页 |
| 4.2.2 改进的算法描述 | 第33-34页 |
| 4.2.3 改进算法的实例分析 | 第34-37页 |
| 4.2.4 改进算法的伪代码描述 | 第37-39页 |
| 4.2.5 算法分析与对比试验 | 第39-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 改进的算法在大学生心理分析中的应用 | 第46-51页 |
| 5.1 数据预处理 | 第46-48页 |
| 5.2 关联规则挖掘过程 | 第48-50页 |
| 5.3 数据分析 | 第50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 论文总结 | 第51页 |
| 6.2 工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 在校期间发表的论文和参加的科研项目 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
