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基于概念格的关联规则挖掘

Abstract第1-7页
第一章 绪论第7-14页
   ·KDD的产生及其基本概念第7-8页
   ·数据挖掘和关联规则发现技术概述第8-13页
     ·数据挖掘技术第8-11页
     ·关联规则发现算法第11-13页
   ·本文的工作第13-14页
第二章 关联规则第14-31页
   ·数据挖掘和关联规则发现简介第14-17页
     ·基础知识第14-16页
     ·关联规则发现问题的分解第16-17页
   ·提取频繁项目集的算法第17-31页
     ·直接提取频繁项目集的层次算法第18-23页
     ·通过提取最大频繁项目集得到频繁项目集的算法第23-31页
第三章 概念格的概念及其构造第31-38页
   ·引言第31页
   ·正则概念分析和概念格的相关概念第31-33页
   ·概念格的构造第33-36页
     ·批处理算法(batch algorithm)第33-35页
     ·增量算法第35-36页
     ·领域知识的添加第36页
   ·概念格的简化第36-38页
第四章 用概念格进行关联规则采掘第38-98页
   ·基于概念格的关联规则相关语义第38-40页
   ·基于概念格的关联规则发现的理论基础第40页
   ·Close和A-Close算法第40-56页
     ·Close算法第40-50页
     ·A-Close算法第50-56页
   ·Titanic算法第56-81页
     ·冰山概念格第56-64页
     ·用Titanic算法发现频繁封闭项目集第64-81页
   ·CHARM算法第81-91页
     ·频繁项目集的挖掘第82-83页
     ·IT-树和等价类第83-85页
     ·IT序偶的基本性质第85-86页
     ·CHARM算法的设计和实现第86-91页
   ·Closet算法第91-98页
     ·FP-树第92-95页
     ·Closet采掘频繁封闭集的方法第95-98页
第五章 确定关联度的筛选算法Relation-Desider第98-106页
   ·方法回顾第98-99页
   ·各类算法运行分析第99-103页
   ·确定关联度的筛选算法Relation-Desider第103-106页
第六章 基于概念格的关联规则的提取第106-109页
   ·相关性质和定理第106-107页
   ·基于概念格的关联规则提取算法第107-109页
参考文献第109-119页
研究生期间发表论文第119-120页
致谢第120页

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