条件独立性在关联规则挖掘中的研究和应用

第一章 绪论	第1-13页
·研究背景	第7页
·关联规则挖掘的发展和研究现状	第7-9页
·起源	第7-8页
·关联规则挖掘算法的研究发展	第8-9页
·关联规则挖掘分类	第9页
·相关研究工作	第9-11页
·复杂性分析	第9-10页
·商业产品介绍	第10页
·其它应用	第10-11页
·本文主要工作	第11页
·本文组织结构	第11-13页
第二章 相关理论及技术基础	第13-30页
·传统关联规则挖掘理论	第13-25页
·问题形式化描述	第13-14页
·理论基础	第14-15页
·重要技术和思想	第15-19页
·其它裁剪方法	第19-21页
·经典Apriori算法介绍	第21-25页
·条件独立性相关理论基础	第25-29页
·条件独立性概念和性质	第25-26页
·图模型	第26-29页
·条件独立性的信息论基础	第29页
·本章小结	第29-30页
第三章 应用条件独立性挖掘关联规则的算法	第30-45页
·基本思想	第30-31页
·应用条件独立性挖掘关联规则的算法框架	第31页
·马尔可夫覆盖的发现方法研究	第31-37页
·从贝叶斯网络中直接发现马尔可夫覆盖	第31-35页
·马尔可夫覆盖的直接发现算法	第35-37页
·多变量的马尔可夫覆盖的生成方法	第37-42页
·单变量马尔可夫覆盖在图模型中的表示	第37-38页
·多变量马尔可夫覆盖生成方法	第38-41页
·多变量马尔可夫覆盖在贝叶斯网络中的表示方法	第41-42页
·关联规则的生成	第42-43页
·关联规则后处理	第43-44页
·本章小结	第44-45页
第四章 传统关联规则挖掘基础上的后处理方法	第45-56页
·Apriori算法的缺陷	第45-47页
·关联规则数量较多	第45-46页
·关联规则冗余度大	第46-47页
·传统关联规则挖掘基础上的后处理方法	第47-49页
·条件独立性提取方法	第47-49页
·规则集后处理方法	第49页
·教育评估系统中应用实例	第49-55页
·原有教育评估系统挖掘的关联规则集分析	第50-51页
·条件独立性在最大频繁集的关联分析	第51-53页
·应用条件独立性后处理在教育评估系统中应用实例	第53-54页
·后处理结果表示方法	第54-55页
·本章小结	第55-56页
第五章 总结和展望	第56-58页
·总结	第56-57页
·下一步工作	第57-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62页