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关联规则算法的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论与综述第7-17页
   ·课题的研究背景及意义第7-8页
   ·数据挖掘的任务第8-10页
   ·数据挖掘技术第10-12页
   ·数据挖掘过程第12-14页
   ·数据挖掘应用领域第14-15页
   ·本文工作第15-17页
第2章 关联规则概述及其经典算法介绍第17-32页
   ·关联规则的定义第17-19页
   ·关联规则挖掘步骤第19-20页
   ·关联规则分类第20-21页
   ·关联规则挖掘存在的问题第21-22页
   ·Apriori算法第22-26页
   ·Aprioir的现有改进算法第26-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 TDA及其并行关联规则算法第32-41页
   ·TDA(Two dimensional array)存储结构第32-34页
   ·TDA挖掘算法第34-36页
     ·频繁项集介绍第34页
     ·TDA挖掘算法第34-36页
   ·TDA并行式挖掘算法第36-39页
     ·TDA并行式挖掘算法主要思想第36-37页
     ·TDA并行挖掘算法节点结构第37页
     ·TDA并行挖掘算法描述第37-39页
   ·TDA及其并行关联规则算法分析第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 加权关联规则的挖掘第41-51页
   ·加权关联规则概述第41-42页
   ·垂直加权关联规则第42-44页
     ·垂直加权关联规则介绍第42-44页
     ·TDA垂直加权存储结构第44页
   ·水平加权关联规则第44-48页
     ·水平加权关联规则介绍第44-45页
     ·K-支持期望第45页
     ·TDA水平加权关联规则挖掘算法第45-48页
   ·混合加权关联规则第48-49页
   ·TDA加权关联规则算法分析第49-50页
   ·本章小节第50-51页
第五章 仿真与实验第51-61页
   ·系统运行特点及运行环境第51-52页
   ·仿真数据的生成第52-55页
   ·Apriori与TDA的效率比较第55-58页
   ·Apriori、TDA、以及TDA加权的效率以及用户关注度比较第58-61页
第六章 总结与展望第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间主要的研究成果第67页

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