关联规则并行算法在医药销售系统中的应用
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 论文选题及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第9-11页 |
| 1.3 论文研究的主要内容及组织 | 第11-13页 |
| 2 数据挖掘中的关联规则技术 | 第13-22页 |
| 2.1 数据挖掘技术简介 | 第13-16页 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义 | 第13页 |
| 2.1.2 数据挖掘的分类及相关技术 | 第13-14页 |
| 2.1.3 数据挖掘的实施过程 | 第14-15页 |
| 2.1.4 数据挖掘的应用现状 | 第15-16页 |
| 2.2 关联规则的相关介绍 | 第16-21页 |
| 2.2.1 关联规则的定义和数学模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 挖掘关联规则的常用算法 | 第17-21页 |
| 2.3 小结 | 第21-22页 |
| 3 Apriori算法及已有的改进 | 第22-27页 |
| 3.1 标准Apriori算法 | 第22-24页 |
| 3.1.1 Apriori算法的思想 | 第22-23页 |
| 3.1.2 Apriori算法的伪代码描述 | 第23-24页 |
| 3.2 Apriori算法的不足 | 第24页 |
| 3.3 Apriori算法的若干已有改进 | 第24-25页 |
| 3.4 小结 | 第25-27页 |
| 4 并行计算在关联规则挖掘中的运用 | 第27-44页 |
| 4.1 并行计算环境 | 第27-31页 |
| 4.1.1 工作站 | 第27-28页 |
| 4.1.2 PVM简介 | 第28-31页 |
| 4.2 关联规则挖掘并行搜索策略 | 第31-38页 |
| 4.2.1 已有的数据挖掘并行算法 | 第31-35页 |
| 4.2.2 Bi-Apriori算法并行体系结构 | 第35-38页 |
| 4.3 并行算法的评估分析 | 第38-43页 |
| 4.3.1 数值实验问题描述 | 第38-39页 |
| 4.3.2 数据预处理 | 第39-41页 |
| 4.3.3 并行执行时间 | 第41页 |
| 4.3.4 性能评价 | 第41-43页 |
| 4.4 小结 | 第43-44页 |
| 5 并行关联规则挖掘实现方法及结果分析 | 第44-46页 |
| 5.1 关联规则在商业分析领域的应用 | 第44页 |
| 5.2 实验分析系统及结果分析 | 第44-45页 |
| 5.2.1 实验分析系统设计 | 第44-45页 |
| 5.2.2 实验结果分析 | 第45页 |
| 5.3 小结 | 第45-46页 |
| 6 论文的总结 | 第46-47页 |
| 6.1 论文主要工作及创新 | 第46页 |
| 6.2 进一步努力的方向 | 第46-47页 |
| 致 谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
