摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-9页 |
1 绪论 | 第9-14页 |
·研究背景 | 第9页 |
·国内外研究状况 | 第9-11页 |
·国外研究状况 | 第9-10页 |
·国内研究状况 | 第10-11页 |
·本文课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
·本文课题研究目的 | 第11页 |
·本文课题研究的意义 | 第11-12页 |
·本文课题主要工作 | 第12页 |
·本文课题创新点 | 第12页 |
·论文组织结构 | 第12-14页 |
2 数据挖掘 | 第14-21页 |
·数据挖掘概述及定义 | 第14页 |
·数据挖掘概述 | 第14页 |
·数据挖掘定义 | 第14页 |
·数据挖掘过程 | 第14-16页 |
·数据准备 | 第15页 |
·数据挖掘 | 第15页 |
·结果的解释和评价 | 第15-16页 |
·数据挖掘的功能 | 第16-17页 |
·数据挖掘的技术 | 第17-18页 |
·数据挖掘的应用 | 第18-19页 |
·数据挖掘科研应用 | 第18页 |
·数据挖掘商业应用 | 第18-19页 |
·数据挖掘对社会影响及展望 | 第19-20页 |
·数据挖掘的社会影响 | 第19页 |
·数据挖掘展望 | 第19-20页 |
·本章内容小结 | 第20-21页 |
3 关联规则挖掘理论和算法 | 第21-31页 |
·关联规则的基本概念 | 第21-22页 |
·基本概念及定义 | 第21-22页 |
·关联规则挖掘的过程 | 第22页 |
·关联规则挖掘分类 | 第22-23页 |
·布尔型关联规则和数值型关联规则 | 第22页 |
·单层关联规则和多层关联规则 | 第22-23页 |
·单维关联规则和多维关联规则 | 第23页 |
·约束性关联规则和不带约束性关联规则 | 第23页 |
·关联规则经典算法 | 第23-27页 |
·Apriori 算法 | 第23-24页 |
·由频繁项集产生关联规则 | 第24-27页 |
·Aproiri 算法的缺陷 | 第27页 |
·优化Aproiri 算法的方法 | 第27-28页 |
·基于Aproiri 算法的优化 | 第27-28页 |
·不产生候选挖掘频繁项集—FP-gorwth 算法 | 第28页 |
·基于约束的关联挖掘 | 第28-29页 |
·约束的关联挖掘分类 | 第28-29页 |
·规则约束性的关联规则的实现 | 第29页 |
·关联规则发展趋势 | 第29-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
4 加权关联规则挖掘的研究 | 第31-50页 |
·加权关联规则定义 | 第31-33页 |
·加权关联规则的算法 | 第33-37页 |
·K-支持期望 | 第33-34页 |
·加权关联规则算法 | 第34-37页 |
·加权关联规则的优化 | 第37-38页 |
·水平权值归一化的加权关联规则的优化 | 第37页 |
·其他的加权关联规则的优化 | 第37-38页 |
·一种改进的加权关联规则及算法研究 | 第38-48页 |
·问题的提出 | 第38页 |
·水平加权关联及垂直加权关联规则 | 第38-40页 |
·改进的加权关联规则相关定义 | 第40-42页 |
·改进的加权关联规则算法及实现 | 第42-47页 |
·MWAL 算法与其它算法比较分析与讨论 | 第47-48页 |
·本章小结 | 第48-50页 |
5 总结和展望 | 第50-51页 |
·主要总结 | 第50页 |
·后续研究工作 | 第50-51页 |
致谢 | 第51-52页 |
参考文献 | 第52-55页 |
附录 | 第55-57页 |
作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第55-57页 |