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基于概念格的多值属性关联规则可视化挖掘

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
1 绪论第12-23页
   ·选题背景及研究意义第12-15页
     ·选题背景第12-13页
     ·研究意义第13-15页
   ·国内外研究现状及发展趋势第15-18页
     ·国内外研究现状第15-17页
     ·关联规则可视化挖掘(VARM)研究的发展趋势第17-18页
   ·VARM 面临的问题和挑战第18-19页
     ·VARM 面临的主要问题第18-19页
     ·VARM 面临的主要挑战第19页
   ·本文的主要工作和创新点第19-21页
   ·论文组织结构第21-23页
2 关联规则与可视化技术第23-42页
   ·关联规则的一般性描述第23-29页
     ·基本概念第23-24页
     ·度量值与一般挖掘过程第24-26页
     ·关联规则分类第26-27页
     ·关联规则的经典算法第27-29页
   ·可视化技术第29-32页
     ·可视化基本概念第29-30页
     ·可视化技术分类第30-31页
     ·数据可视化技术应用第31-32页
   ·关联规则可视化技术第32-40页
     ·关联规则可视化挖掘模型第32-35页
     ·关联规则可视化技术第35-40页
   ·本章小结第40-42页
3 多值属性关联规则的概念格表示第42-57页
   ·概念格第42-49页
     ·概念格的基本概念第42-44页
     ·事务集的概念格表示第44-45页
     ·多值属性数据分类第45-48页
     ·概念格在数据挖掘中的应用第48-49页
   ·多值属性关联规则第49-53页
     ·多值属性关联规则表示第49-50页
     ·多值属性离散化与概念分层第50-52页
     ·多值属性关联规则算法第52-53页
   ·关联规则的知识表示第53-56页
     ·概念图的基本概念第53-54页
     ·关联规则的概念图表示形式第54-56页
   ·本章小结第56-57页
4 多值属性关联规则可视化挖掘过程及算法第57-75页
   ·多值属性关联规则可视化挖掘过程框架第57-58页
   ·多值属性关联规则可视化挖掘过程第58-59页
     ·源数据可视化第58页
     ·频繁项集可视化第58页
     ·关联规则可视化第58-59页
     ·关联规则知识表示第59页
   ·挖掘过程参数调整机制第59-62页
   ·频繁项集和规则挖掘算法第62-64页
     ·频繁项集挖掘算法第62-63页
     ·关联规则挖掘算法第63-64页
   ·频繁项集和规则可视化算法第64-68页
     ·频繁项集可视化算法第65-66页
     ·关联规则可视化算法第66-68页
   ·关联规则知识表示算法第68-72页
     ·模式定义第68-69页
     ·模式解析第69-71页
     ·算法描述第71-72页
   ·实验结果分析第72-74页
   ·本章小结第74-75页
5 多值属性关联规则可视化挖掘应用与分析第75-93页
   ·育龄妇女人口源数据可视化第75-79页
     ·源数据可视化第76-78页
     ·源数据可视化应用与分析第78-79页
   ·育龄妇女人口数据频繁项集可视化第79-83页
     ·频繁项集可视化第79-80页
     ·频繁项集可视化应用与分析第80-83页
   ·育龄妇女人口数据关联规则可视化第83-87页
     ·关联规则可视化第83-84页
     ·关联规则可视化应用与分析第84-87页
   ·育龄妇女人口数据关联规则知识表示第87-91页
     ·关联规则知识表示第87-88页
     ·关联规则知识表示应用与分析第88-91页
   ·实例展示效果对比分析第91-92页
     ·可视化效果对比分析第91-92页
     ·知识表示效果对比分析第92页
   ·本章小结第92-93页
6 总结与展望第93-95页
   ·工作总结第93-94页
   ·进一步研究展望第94-95页
参考文献第95-104页
致谢第104-105页
攻读学位期间取得的科研成果清单第105页

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