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 |