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加权负关联规则挖掘技术的研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-11页
第1章 绪论第11-15页
   ·引言第11页
   ·加权正负关联规则研究背景第11-13页
     ·关联规则的研究背景第11-12页
     ·加权关联规则的研究背景第12页
     ·加权关联规则的研究现状及问题第12-13页
   ·本文的工作及创新点第13-15页
     ·本文的工作与内容组织第13-14页
     ·创新性工作第14-15页
第2章 加权正负关联规则的挖掘第15-31页
   ·关联规则挖掘概述第15-20页
     ·关联规则的问题描述和基本概念第15-16页
     ·关联规则的分类第16-17页
     ·关联规则挖掘算法第17-20页
   ·加权关联规则概述第20-22页
     ·加权关联规则的概念第20-21页
     ·加权关联规则的算法与分析第21-22页
   ·加权关联规则算法的改进算法第22-25页
     ·加入权重后引出的问题及解决方法第22页
     ·规则生成中存在的问题第22-23页
     ·算法实现第23-24页
     ·实验分析第24-25页
     ·小结第25页
   ·负关联规则概述第25-30页
     ·负关联规则的研究背景第25-26页
     ·负关联规则的相关概念第26-27页
     ·负关联规则存在的问题及解决办法第27-29页
     ·负关联规则的算法研究第29-30页
   ·小结第30-31页
第3章 基于相关性的加权正负关联规则挖掘算法第31-35页
   ·加权正负关联规则的提出第31页
   ·加权负关联规则中支持度与置信度的计算第31-32页
   ·相关性问题的提出第32-33页
   ·基于相关性的加权正负关联规则挖掘算法——PNWAR 算法设计第33-34页
   ·PNWAR 算法的验证性实验第34页
   ·小结第34-35页
第4章 基于兴趣度及卡方检验的加权正负关联规则挖掘算法第35-45页
   ·问题的提出第35页
   ·兴趣度的引入第35-36页
   ·几种典型的兴趣度模型第36-38页
     ·基于差异思想的兴趣度模型第36页
     ·基于概率相关性的兴趣度模型第36-37页
     ·基于信息量的兴趣度模型第37页
     ·基于综合的兴趣度模型第37-38页
   ·基于兴趣度的加权关联规则挖掘算法的研究第38-39页
     ·基于兴趣度关联规则挖掘算法设计——PNIWAR 算法第38-39页
     ·算法的实验分析第39页
     ·小结第39页
   ·基于卡方检验的加权正负关联规则挖掘算法第39-45页
     ·χ~2 检验的研究现状第39-40页
     ·假设检验相关知识第40-42页
       ·假设检验的基本概念第40-41页
       ·假设检验的一般步骤第41页
       ·几种重要的假设检验方法第41-42页
     ·基于χ~2 检验的加权正负关联挖掘算法设计第42-44页
       ·χ~2 检验的定义第42-43页
       ·PNWC 算法设计第43页
       ·算法的实验验证第43-44页
     ·小结第44-45页
第5章 基于多支持度的加权正负关联规则挖掘算法第45-49页
   ·多支持度的必要性分析第45-46页
   ·多支持度的相关概念第46页
   ·基于多最小支持度的加权负关联规则的挖掘算法的设计与实现第46-48页
     ·WPNMS 算法设计第46-47页
     ·实验结果分析第47-48页
   ·小结第48-49页
第6章 非频繁项集中挖掘加权正负关联规则的研究第49-53页
   ·非频繁项集的提出第49页
   ·已有的非频繁项集挖掘算法研究第49-51页
   ·非频繁项集中挖掘加权正负关联规则的算法第51页
     ·非频繁项集的挖掘第51页
     ·非频繁项集中挖掘关联规则的算法WNRIF第51页
   ·实验分析第51-52页
   ·小结第52-53页
第7章 总结与展望第53-55页
   ·全文总结第53-54页
   ·展望第54-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页
在学期间主要科研成果第60-61页
 一、发表学术论文第60-61页
 二、其它科研成果第61页

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