关联规则挖掘技术在配置式产品销售领域中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究目的及背景 | 第8-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究概况 | 第9-11页 |
| ·论文的工作及研究结构 | 第11-15页 |
| ·研究内容及进程 | 第11-13页 |
| ·研究方法 | 第13-15页 |
| 第2章 数据挖掘的理论基础 | 第15-28页 |
| ·数据挖掘概述 | 第15-20页 |
| ·关联规则挖掘概述 | 第20-28页 |
| ·关联规则的模型定义 | 第21-23页 |
| ·关联规则的分类 | 第23-24页 |
| ·关联规则的挖掘方法 | 第24-25页 |
| ·关联规则挖掘的应用领域 | 第25-28页 |
| 第3章 关联规则数据挖掘在汽车销售领域的分析应用 | 第28-43页 |
| ·订单制汽车销售领域的数据挖掘需求 | 第28-29页 |
| ·关联规则的经典挖掘算法 | 第29-32页 |
| ·Apriori 算法的示例分析 | 第32-35页 |
| ·汽车销售数据与汽车内部配置数据的处理 | 第35-37页 |
| ·关联规则数据挖掘过程 | 第37-41页 |
| ·数据文件准备 | 第37页 |
| ·参数设置 | 第37-39页 |
| ·关联规则挖掘结果 | 第39-41页 |
| ·挖掘实验结果及知识评价 | 第41-43页 |
| 第4章 基于算法的数据挖掘及算法改进 | 第43-61页 |
| ·经典算法——Apriori 总结 | 第43-46页 |
| ·Apriori 算法的性能瓶颈问题 | 第43页 |
| ·现有的Apriori 改进算法简介 | 第43-46页 |
| ·基于事务压缩的算法改进 | 第46-50页 |
| ·理论依据 | 第46页 |
| ·改进算法描述 | 第46-50页 |
| ·基于树形结构的算法改进 | 第50-54页 |
| ·理论依据 | 第50-51页 |
| ·改进算法描述 | 第51-54页 |
| ·改进型数据挖掘算法 | 第54-58页 |
| ·理论基础 | 第54-56页 |
| ·新算法描述及示例 | 第56-58页 |
| ·新旧算法对比分析 | 第58-61页 |
| 第5章 结论与未来工作展望 | 第61-64页 |
| 图表附录 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
