电信业务关联规则挖掘算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题背景与意义 | 第11-13页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·课题的研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国外研究与应用 | 第13页 |
| ·国内研究与应用 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容及结构 | 第14-16页 |
| 第2章 数据挖掘技术 | 第16-32页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘系统 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第21-25页 |
| ·数据分类 | 第21-22页 |
| ·估值分析 | 第22-23页 |
| ·预言 | 第23页 |
| ·关联分析 | 第23-24页 |
| ·聚类分析 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘语言与系统可视化 | 第25-26页 |
| ·多媒体数据挖掘 | 第26-28页 |
| ·图像挖掘 | 第26-27页 |
| ·视频挖掘 | 第27-28页 |
| ·音频挖掘 | 第28页 |
| ·数据挖掘在商业领域中的应用 | 第28-31页 |
| ·企业的危机管理 | 第29页 |
| ·电信行业的市场营销 | 第29-30页 |
| ·金融业的风险分析 | 第30页 |
| ·欺诈检测 | 第30页 |
| ·电子商务 | 第30页 |
| ·工程与科学研究 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 关联规则算法研究与分析 | 第32-50页 |
| ·关联规则概述 | 第32-35页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第32-33页 |
| ·生成频繁数据项集 | 第33页 |
| ·关联规则生成算法 | 第33-34页 |
| ·支持度和置信度 | 第34-35页 |
| ·关联规则挖掘类型 | 第35-37页 |
| ·多级关联规则 | 第35-36页 |
| ·多维关联规则 | 第36页 |
| ·基于约束的关联规则 | 第36-37页 |
| ·关联规则算法 | 第37-44页 |
| ·Apriori 算法的核心思想 | 第37-39页 |
| ·Apriori 算法具体事例分析 | 第39-42页 |
| ·FPgrowth 算法 | 第42-43页 |
| ·Hash 算法 | 第43-44页 |
| ·改进的 Apriori 算法 | 第44-49页 |
| ·AprioriTid 算法 | 第44-45页 |
| ·改进 AprioriTid_M 算法 | 第45-47页 |
| ·算法性能比较 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 电信业务关联分析 | 第50-59页 |
| ·概述 | 第50页 |
| ·基于 ODBC 的数据挖掘系统 | 第50-52页 |
| ·数据准备 | 第52页 |
| ·数据预处理 | 第52-54页 |
| ·关联规则挖掘与结果分析 | 第54-56页 |
| ·规则的优化 | 第56-58页 |
| ·关联规则模型的应用 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 电信业务系统实现 | 第59-70页 |
| ·系统设计 | 第59-61页 |
| ·系统功能描述 | 第59-60页 |
| ·系统的模块设计 | 第60-61页 |
| ·系统的流程设计 | 第61页 |
| ·数据读取 | 第61-62页 |
| ·系统界面实现 | 第62-69页 |
| ·系统使用性分析 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
