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基于数据仓库的知识发现模式的研究

第一章 绪论第10-18页
    1.1 数据仓库与联机分析处理第10-11页
    1.2 数据库中知识发现(KDD)第11-14页
        1.2.1 数据库中知识发现的定义与目标第11-12页
        1.2.2 KDD的过程与方法第12-14页
    1.3 数据挖掘的研究现状和方法第14-17页
        1.3.1 时间序列的研究现状与挑战第14-15页
        1.3.2 分类规则的研究现状与挑战第15-16页
        1.3.3 关联规则的研究现状与挑战第16-17页
    1.4 本文的研究内容与章节安排第17-18页
第二章 数据仓库构造的研究第18-39页
    2.1 数据仓库第18-21页
        2.1.1 数据仓库的概念第18-19页
        2.1.2 数据仓库的设计和结构第19-21页
    2.2 数据立方体第21-25页
        2.2.1 数据立方体的定义第21-22页
        2.2.2 数据立方体的操作第22-24页
        2.2.3 数据立方体的构造第24-25页
    2.3 概念层次第25-30页
        2.3.1 概念层次的定义第25-26页
        2.3.2 时间数据的概念层次第26-27页
        2.3.3 概念层次在KDD中应用第27-28页
        2.3.4 数值型概念层次的自动提取算法第28-30页
    2.4 一种数据泛化算法第30-33页
        2.4.1 引言第30-31页
        2.4.2 基于数据立方体的泛化算法第31-33页
    2.5 相关性分析第33-39页
        2.5.1 概述第33-34页
        2.5.2 三种相关性分析的方法第34-36页
        2.5.3 相关性分析方法的比较第36-37页
        2.5.4 基于数据立方体的相关分析算法第37-39页
第三章 基于时序数据的模式发现算法的研究第39-46页
    3.1 时间序列模式问题描述第39-41页
    3.2 时间序列模式算法描述第41-45页
    3.3 时间序列模式试验结果第45-46页
第四章 基于泛化的在线分类算法的研究第46-61页
    4.1 决策树分类方法第46-48页
        4.1.1 决策树的基本概念及应用范围第46-47页
        4.1.2 决策树归纳的基本算法第47-48页
    4.2 基于泛化的在线分类的总体框架第48-50页
        4.2.1 算法的依据第48-49页
        4.2.2 基于泛化的在线分类算法的总体框架第49-50页
    4.3 构造决策树第50-57页
        4.3.3 叶结点的类别第52-54页
        4.3.4 阈值控制建树法第54-57页
    4.4 从分类树提取分类规则第57-59页
        4.4.1 提取分类规则的目的和基本步骤第57页
        4.4.2 从分类树中抽取单条规则第57-59页
    4.5 算法的试验与分析第59-61页
第五章 基于概念格挖掘关联规则算法的研究第61-67页
    5.1 关联规则问题描述第61-62页
    5.2 从量化概念格提取关联规则第62-67页
        5.2.1 量化概念格的概念及性质第62页
        5.2.2 量化格结构及其性质第62-63页
        5.2.3 量化格结构的构造算法第63-64页
        5.2.4 不确定系数约简量化概念格的关联规则挖掘第64-67页
第六章 数据挖掘工具的设计与实现第67-76页
    6.1 KDD的处理过程模型第67-70页
        6.1.1 多处理阶段过程模型第68页
        6.1.2 以用户为中心的处理模型第68-70页
        6.1.3 两种模型的选择第70页
    6.2 挖掘工具--MybDbminer第70-75页
        6.2.1 MybDbminer的总体框架第71-72页
        6.2.2 MybDbminer的具体实现第72-75页
    6.3 MybDbminerr的一个应用实例第75-76页
第七章 总结与展望第76-78页
    7.1 全文总结第76-77页
    7.2 进一步的研究第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-84页

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