| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 数据挖掘技术概述 | 第10-14页 |
| ·数据挖掘的产生及其意义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的定义及其基本功能 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的典型过程 | 第12-14页 |
| 第三章 连续属性离散化的Bayesian-Chi2 方法研究 | 第14-21页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·数理统计基本理论和离散化过程中的基本概念 | 第14-17页 |
| ·数理统计基本理论 | 第14-16页 |
| ·离散化过程中的基本概念 | 第16-17页 |
| ·连续属性离散化的CH12 系列算法 | 第17页 |
| ·Bayesian 粗糙集模型及Bayesian-Chi2 算法 | 第17-19页 |
| ·实验与讨论 | 第19-21页 |
| 第四章 连续属性离散化的属性重要性方法研究 | 第21-30页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·Chi2 系列算法基本概念 | 第21-22页 |
| ·粗糙集 | 第22-23页 |
| ·属性重要性-Chi2 算法 | 第23-25页 |
| ·训练集决策类比例抽取方法 | 第25页 |
| ·实验与结果 | 第25-30页 |
| 第五章 个人住房贷款信用风险评估模型 | 第30-46页 |
| ·模型建立意义 | 第30-31页 |
| ·数据采集 | 第31-35页 |
| ·数据采集方法 | 第31-32页 |
| ·数据采集结果 | 第32-33页 |
| ·数据的预处理 | 第33-35页 |
| ·个人住房贷款信用风险评估模型的建立 | 第35-46页 |
| ·决策属性信息增益率的计算 | 第35-38页 |
| ·依据C4.5 算法构造决策树 | 第38-40页 |
| ·基于决策树构建风险评估模型 | 第40-46页 |
| 第六章 结论与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间撰写和发表的学术论文 | 第51页 |