| 摘要 | 第4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第7-8页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3.1 流关联规则算法研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3.2 关联规则挖掘应用研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3.3 大规模社会调查中耐用品消费研究现状 | 第10页 |
| 1.4 论文的研究内容及行文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 流关联规则挖掘相关模型与技术 | 第12-23页 |
| 2.1 数据流及其处理模型 | 第12-14页 |
| 2.1.1 数据流及其分布特点 | 第12页 |
| 2.1.2 数据流处理的一般模型 | 第12-13页 |
| 2.1.3 数据流处理技术 | 第13-14页 |
| 2.2 流关联规则挖掘简介 | 第14-16页 |
| 2.2.1 关联规则的相关概念 | 第14-15页 |
| 2.2.2 流关联规则挖掘的过程 | 第15页 |
| 2.2.3 流关联规则挖掘的必要性 | 第15-16页 |
| 2.3 流关联规则挖掘经典算法 | 第16-21页 |
| 2.3.1 基于数据处理模型或机制改进的算法 | 第16-20页 |
| 2.3.2 基于频繁模式输出效率和质量改进的算法 | 第20-21页 |
| 2.4 流关联规则挖掘面临的主要问题 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 大规模社会调查与耐用品消费问题分析 | 第23-29页 |
| 3.1 大规模社会调查数据利用现状和挑战分析 | 第23-25页 |
| 3.1.1 大规模社会调查现状及未来趋势分析 | 第23-24页 |
| 3.1.2 当前大规模社会调查所面临的挑战分析 | 第24-25页 |
| 3.2 基于大规模社会调查数据的耐用品消费问题分析 | 第25-27页 |
| 3.2.1 家庭耐用品消费的国内外研究现状分析 | 第25-26页 |
| 3.2.2 耐用品消费者特征及消费行为研究现状分析 | 第26-27页 |
| 3.3 流关联规则方法在耐用品消费研究中的可能应用 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 大规模社会调查数据流挖掘模型设计与实现 | 第29-41页 |
| 4.1 数据准备与数据理解 | 第29-31页 |
| 4.2 场景1：交通工具消费品的流关联挖掘场景设计 | 第31-35页 |
| 4.2.1 数据处理与变量选择 | 第32页 |
| 4.2.2 模型构建与解释 | 第32-35页 |
| 4.3 场景2：消费人群特征与耐用品消费类型关联模型设计 | 第35-37页 |
| 4.3.1 数据处理与变量选择 | 第36页 |
| 4.3.2 模型构建与解释 | 第36-37页 |
| 4.4 基于流关联分析模型的算法实现 | 第37-40页 |
| 4.4.1 数据流的模拟 | 第37-38页 |
| 4.4.2 算法的挖掘过程 | 第38-39页 |
| 4.4.3 算法的关键步骤描述 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 流关联规则挖掘结果和分析 | 第41-55页 |
| 5.1 实验环境介绍 | 第41页 |
| 5.2 交通工具关联分析 | 第41-49页 |
| 5.2.1 实验目的及参数设置 | 第41-42页 |
| 5.2.2 基于传统挖掘方法的交通工具关联分析 | 第42-44页 |
| 5.2.3 基于流挖掘的交通工具关联分析 | 第44-45页 |
| 5.2.4 两种挖掘方法的比较 | 第45-46页 |
| 5.2.5 交通工具消费品流行趋势分析 | 第46-47页 |
| 5.2.6 交通工具消费品关联关系变化分析 | 第47-49页 |
| 5.3 消费人群与消费品类型关联分析 | 第49-54页 |
| 5.3.1 实验参数设置 | 第49页 |
| 5.3.2 基于流挖掘的消费者与消费品关联分析 | 第49-52页 |
| 5.3.3 消费者特征与消费品关联关系变化分析 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 内容总结 | 第55页 |
| 6.2 研究成果 | 第55-56页 |
| 6.3 问题与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
