基于关联规则的数据挖掘方法研究--加权关联规则挖掘的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·论文的创新点及组织结构 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘及关联规则 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·数据挖掘 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第11页 |
| ·数据挖掘的任务和功能 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘技术的应用 | 第13页 |
| ·数据挖掘面临的主要问题 | 第13-14页 |
| ·关联规则概述 | 第14-17页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第14-15页 |
| ·关联规则分类 | 第15页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第15-16页 |
| ·关联规则的扩展研究 | 第16-17页 |
| ·经典Apriori 算法 | 第17-19页 |
| ·Apriori 算法描述 | 第17-18页 |
| ·Apriori 算法分析及优化 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 加权关联规则的挖掘 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·垂直加权关联规则 | 第20-22页 |
| ·垂直加权关联规则的提出 | 第20-21页 |
| ·垂直加权关联规则的定义及实例分析 | 第21-22页 |
| ·水平加权关联规则 | 第22-28页 |
| ·水平加权关联规则的提出 | 第22-23页 |
| ·MINWAL(O)和MINWAL(W)算法模型 | 第23-25页 |
| ·权重归一化思想算法模型 | 第25-26页 |
| ·New_Apriori 算法模型 | 第26-28页 |
| ·混合加权关联规则 | 第28-29页 |
| ·加权关联规则权值的设置 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 加权关联规则挖掘算法的研究改进 | 第30-45页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·一种挖掘加权关联规则的改进算法 | 第30-37页 |
| ·问题的提出 | 第30-31页 |
| ·New_Apriori 和MWFI 算法分析 | 第31-32页 |
| ·改进算法New-MWFI | 第32-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-37页 |
| ·算法的扩展性 | 第37页 |
| ·一种多最小支持度的加权关联规则挖掘算法 | 第37-44页 |
| ·问题的提出 | 第37-38页 |
| ·相关定义及定理 | 第38-39页 |
| ·改进算法 | 第39-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 加权关联规则在时态数据库挖掘中的应用研究 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·时态数据库中时态型的定义 | 第45-46页 |
| ·时态数据库中关联规则的挖掘 | 第46-48页 |
| ·时态关联规则的相关研究工作 | 第46页 |
| ·时态关联规则的相关定义 | 第46页 |
| ·时态关联规则的挖掘算法 | 第46-48页 |
| ·时态数据库中加权关联规则的挖掘 | 第48-54页 |
| ·问题的提出 | 第48-49页 |
| ·相关定义及定理 | 第49-50页 |
| ·加权时态关联规则算法描述 | 第50-51页 |
| ·实例说明 | 第51-52页 |
| ·实验对比分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |
