摘要 | 第1-3页 |
Abstract | 第3-8页 |
第一章 绪论 | 第8-13页 |
·研究的背景和意义 | 第8-9页 |
·关联规则挖掘可视化的国内外研究现状 | 第9-10页 |
·课题的提出意义及来源 | 第10-11页 |
·本论文的主要工作 | 第11页 |
·本论文组织结构 | 第11-13页 |
第二章 可视化数据挖掘技术 | 第13-31页 |
·数据挖掘技术 | 第13-20页 |
·数据挖掘概述 | 第13-14页 |
·数据挖掘的定义 | 第14-15页 |
·数据挖掘的对象 | 第15-16页 |
·数据挖掘的过程 | 第16-17页 |
·数据挖掘的功能 | 第17-18页 |
·数据挖掘的常用方法 | 第18-20页 |
·可视化技术 | 第20-23页 |
·可视化的定义 | 第21页 |
·可视化研究的层次 | 第21-22页 |
·可视化方法 | 第22页 |
·可视化的主要应用 | 第22-23页 |
·可视化数据挖掘技术 | 第23-30页 |
·可视化数据挖掘的定义 | 第23-24页 |
·可视化数据挖掘的分类 | 第24-25页 |
·可视化数据挖掘技术 | 第25-26页 |
·关联规则的可视化 | 第26-30页 |
·可视化数据挖掘的应用 | 第30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第三章 关联规则的交互式可视化挖掘 | 第31-49页 |
·关联规则概述 | 第31-33页 |
·基本概念与问题描述 | 第31-33页 |
·基于约束的关联规则挖掘 | 第33页 |
·关联规则挖掘算法 | 第33-36页 |
·经典的频繁项集挖掘算法 | 第33-35页 |
·由频繁项集产生关联规则 | 第35-36页 |
·传统关联规则挖掘的不足 | 第36-37页 |
·关联规则的交互式可视化挖掘 | 第37-39页 |
·关联规则的交互式可视化挖掘系统的设计实现 | 第39-48页 |
·交互设计 | 第40-42页 |
·生成频繁项集和关联规则的算法设计 | 第42-45页 |
·频繁项集和关联规则的可视化 | 第45-47页 |
·界面设计 | 第47-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第四章 基于XML/EXCEL 的挖掘模型表示方法 | 第49-59页 |
·PMML | 第49-51页 |
·PMML 的基本定义 | 第49-50页 |
·PMML 的不足 | 第50-51页 |
·XML 挖掘模型 | 第51-57页 |
·XML 的数据模型 | 第51-52页 |
·XML 文档的分类 | 第52页 |
·XML 的优点 | 第52-53页 |
·基于XML 的挖掘结果模型的设计与实现 | 第53-57页 |
·挖掘模型的EXCEL 表示及其设计与实现 | 第57-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第五章 关联规则的交互式可视化挖掘系统与Weka 集成 | 第59-74页 |
·关联规则的交互式可视化挖掘系统 | 第59-60页 |
·特点 | 第59页 |
·功能 | 第59-60页 |
·关联规则的交互式可视化挖掘系统与Weka 的集成 | 第60-64页 |
·Weka 机器学习平台介绍 | 第60-61页 |
·Weka 系统中的关联规则学习器 | 第61-62页 |
·Apriori 学习器的学习过程 | 第62-63页 |
·两系统的集成 | 第63-64页 |
·实验评估 | 第64-70页 |
·数据来源 | 第64页 |
·实验结果 | 第64-68页 |
·RestrictApriori 作为关联规则挖掘与分类规则挖掘的比较研究平台 | 第68-70页 |
·RestrictApriori 学习器与Apriori 学习器的比较 | 第70-72页 |
·RestrictApriori 学习器的学习过程 | 第70-71页 |
·RestrictApriori 学习器与Apriori 学习器的比较 | 第71-72页 |
·本章小结 | 第72-74页 |
第六章 结束语 | 第74-76页 |
·论文总结 | 第74-75页 |
·今后的工作 | 第75-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
附录Ⅰ文件格式 | 第81-84页 |
附录Ⅱ学习器RestrictApriori 与 Weka 集成后的使用说明 | 第84-89页 |
附录Ⅲ攻读硕士期间公开发表的论文 | 第89页 |