| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.3 论文研究的目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.4 论文研究的内容及组织结构 | 第12-13页 |
| 2 数据挖掘及关联规则综述 | 第13-23页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第13-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘定义及一般流程 | 第13-15页 |
| 2.1.2 数据挖掘的应用及发展方向 | 第15-17页 |
| 2.2 关联规则挖掘算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 关联规则的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 经典关联规则算法——Apriori算法概述 | 第18-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 加权关联规则挖掘算法模型的研究 | 第23-29页 |
| 3.1 加权关联规则算法的论述 | 第23-24页 |
| 3.2 加权关联规则算法的定义引入及存在的缺陷 | 第24-25页 |
| 3.3 经典加权关联规则算法MINWAL算法 | 第25-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于矩阵的改进加权关联规则挖掘算法 | 第29-45页 |
| 4.1 关联规则算法矩阵思想的引入 | 第29-32页 |
| 4.1.1 相关定义和性质 | 第29-30页 |
| 4.1.2 算法过程描述 | 第30-32页 |
| 4.2 基于矩阵的加权MINWAL算法的优化方向及相关定义 | 第32-35页 |
| 4.3 算法的描述及步骤流程图 | 第35-39页 |
| 4.4 算法运行过程分析 | 第39-41页 |
| 4.5 算法性能测试 | 第41-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 改进算法在商品推荐中的应用 | 第45-54页 |
| 5.1 已有的推荐算法 | 第45-47页 |
| 5.2 基于改进加权关联规则算法的推荐系统 | 第47-53页 |
| 5.2.1 基于关联规则的推荐系统概述 | 第47-48页 |
| 5.2.2 基于改进算法的推荐系统设计流程 | 第48-49页 |
| 5.2.3 基于改进算法的推荐系统概述及结果分析 | 第49-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 本文的总结 | 第54-55页 |
| 6.2 未来的展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |