模糊预测模型在动态关联规则挖掘中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究的内容和创新 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 数据挖掘及关联规则挖掘原理 | 第12-26页 |
| 2.1 数据挖据相关知识 | 第12-13页 |
| 2.1.1 数据挖掘概述 | 第12页 |
| 2.1.2 数据挖掘任务 | 第12-13页 |
| 2.1.3 数据挖掘过程 | 第13页 |
| 2.2 关联规则基本原理 | 第13-17页 |
| 2.2.1 关联规则定义 | 第13-14页 |
| 2.2.2 关联规则挖掘过程 | 第14-15页 |
| 2.2.3 关联规则经典挖掘算法 | 第15-17页 |
| 2.3 动态关联规则挖掘 | 第17-22页 |
| 2.3.1 动态关联规则描述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 动态关联规则挖掘算法 | 第19-22页 |
| 2.4 元规则描述 | 第22-23页 |
| 2.4.1 元规则定义 | 第22-23页 |
| 2.4.2 元规则挖掘方法 | 第23页 |
| 2.5 趋势度描述 | 第23-25页 |
| 2.5.1 趋势变化分类 | 第23-24页 |
| 2.5.2 趋势度定义 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 模糊系统相关理论及预测模型 | 第26-36页 |
| 3.1 模糊系统概念与原理 | 第26页 |
| 3.2 模糊预测模型 | 第26-27页 |
| 3.2.1 模糊预测建模思想 | 第26-27页 |
| 3.2.2 模糊时间序列预测模型 | 第27页 |
| 3.3 模糊预测模型的改进 | 第27-35页 |
| 3.3.1 建模思想及过程描述 | 第27-32页 |
| 3.3.2 模型应用与分析 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 支持度计数组合预测模型 | 第36-48页 |
| 4.1 模糊-Markov组合预测模型 | 第36-41页 |
| 4.1.1 算法描述 | 第36-37页 |
| 4.1.2 建模过程 | 第37页 |
| 4.1.3 实验分析与对比 | 第37-41页 |
| 4.2 模糊-灰色组合预测模型 | 第41-47页 |
| 4.2.1 算法描述 | 第41-42页 |
| 4.2.2 建模过程 | 第42-44页 |
| 4.2.3 实验分析与对比 | 第44-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 动态关联规则挖掘及应用 | 第48-59页 |
| 5.1 应用实例概述 | 第48页 |
| 5.2 数据准备与建模 | 第48-53页 |
| 5.2.1 数据分析 | 第49-50页 |
| 5.2.2 数据预处理 | 第50-51页 |
| 5.2.3 交易繁忙时段筛选 | 第51-53页 |
| 5.3 动态关联规则挖掘 | 第53-58页 |
| 5.3.1 挖掘算法及过程描述 | 第53-56页 |
| 5.3.2 模型应用及结果分析 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |
