| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 区间算法的产生和发展 | 第10-11页 |
| 1.1.2 捆绑商品的出现 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 数量型关联规则挖掘 | 第12-14页 |
| 1.2.1.1 区间划分法 | 第12页 |
| 1.2.1.2 交叉区间法 | 第12-13页 |
| 1.2.1.3 模糊集法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 区间值“云规则”挖掘 | 第14-15页 |
| 1.2.3 双区间聚类挖掘模型 | 第15页 |
| 1.3 本论文研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 区间值聚类的三种方法 | 第17-29页 |
| 2.1 区间值聚类概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 区间值基本概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 区间值代数系统 | 第18-19页 |
| 2.2 区间值聚类方法之一——点划分法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 基本方法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 实例 | 第22-23页 |
| 2.3 区间值聚类方法之二——密度区间法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 基本方法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 实例 | 第24-26页 |
| 2.4 区间值聚类方法之三——转换法 | 第26-29页 |
| 2.4.1 基本方法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 实例 | 第27-29页 |
| 第3章 区间值数据库的研究 | 第29-38页 |
| 3.1 区间值数据库模型 | 第29-34页 |
| 3.1.1 数据模型概述 | 第29-31页 |
| 3.1.2 区间数据模型 | 第31-32页 |
| 3.1.3 区间数据的规范化理论 | 第32-34页 |
| 3.2 区间值数据库设计方法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 设计方法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 设计方案 | 第35-38页 |
| 3.2.2.1 案例一:大学教师拥有小轿车数量统计 | 第36-37页 |
| 3.2.2.2 案例二:视网膜脱落手术病例 | 第37-38页 |
| 第4章 区间值关联规则的研究 | 第38-50页 |
| 4.1 区间值关联规则的产生 | 第38-42页 |
| 4.1.1 关联规则与区间值 | 第38-40页 |
| 4.1.2 区间值关联规则产生的起因:捆绑商品 | 第40-42页 |
| 4.2 区间值关联规则的形式 | 第42-45页 |
| 4.2.1 一阶谓词形式 | 第42-43页 |
| 4.2.2 产生式形式 | 第43-45页 |
| 4.2.3 面向对象形式 | 第45页 |
| 4.3 区间值数据库 | 第45-50页 |
| 4.3.1 区间值数据挖掘 | 第45-48页 |
| 4.3.2 区间值数据挖掘的设计 | 第48-50页 |
| 第5章 区间值数据库挖掘模型与算法 | 第50-63页 |
| 5.1 区间值数据库挖掘模型 | 第50-57页 |
| 5.1.1 强关联模式的挖掘——用于构建区间值 | 第50-52页 |
| 5.1.2 区间值数据库挖掘模型的实现 | 第52-57页 |
| 5.2 模型效果评估公式 | 第57-58页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第58-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |