基于多维谓词索引树的关联规则挖掘算法的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·问题的提出 | 第12页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·多维关联规则的研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容和意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·研究思路与研究意义 | 第14-15页 |
| ·文章的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 关联规则的基本理论与算法分析 | 第17-28页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第17-18页 |
| ·关联规则的分类 | 第18页 |
| ·关联规则算法在不同环境中的应用 | 第18-20页 |
| ·事务数据库 | 第18-19页 |
| ·关系数据库 | 第19页 |
| ·OLAP环境 | 第19-20页 |
| ·关联规则的算法性能评价 | 第20页 |
| ·单维关联规则 | 第20-24页 |
| ·FP-growth算法的基本思想 | 第20-21页 |
| ·FP-growth算法的步骤 | 第21-24页 |
| ·FP算法性能分析 | 第24页 |
| ·多维关联规则 | 第24-27页 |
| ·多维关联规则基本描述 | 第24-25页 |
| ·多维关联规则挖掘方法 | 第25-26页 |
| ·多维关联规则算法研究 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 OLAP技术在多维关联规则算法中的研究 | 第28-39页 |
| ·OLAP基本概念 | 第28页 |
| ·OLAP技术与数据挖掘 | 第28-32页 |
| ·OLAP技术与数据挖掘的区别与联系 | 第28-30页 |
| ·OLAP关联规则挖掘思想 | 第30页 |
| ·OLAP关联规则挖掘方法 | 第30-31页 |
| ·数据立方体技术在多维关联规则中的优化 | 第31-32页 |
| ·基于数据立方体的多维关联规则算法研究 | 第32-37页 |
| ·Apriori_cube算法 | 第32-35页 |
| ·FP-Growth_Cube算法 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于MDPI多维关联规则算法 | 第39-54页 |
| ·数据立方体技术与FP算法的结合点 | 第39页 |
| ·MDPI算法的基本描述 | 第39-47页 |
| ·构建DP-tree | 第40-44页 |
| ·计算频繁谓词集 | 第44-45页 |
| ·构建MDPI-tree | 第45-46页 |
| ·优化寻找多维频繁项集的算法 | 第46-47页 |
| ·算法实验结果以及性能分析 | 第47-53页 |
| ·实验环境与工具介绍 | 第47-49页 |
| ·实验数据与测试方案 | 第49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-52页 |
| ·算法性能分析 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第5章 多维关联规则算法在交叉销售中的应用 | 第54-64页 |
| ·移动通信交叉销售模型简介 | 第54页 |
| ·交叉销售模型的研究与技术支持 | 第54-55页 |
| ·交叉销售模型总体设计 | 第55-56页 |
| ·多维关联规则算法在交叉销售中的实现 | 第56-63页 |
| ·数据预处理 | 第56-59页 |
| ·构建多维数据模型 | 第59-62页 |
| ·关联规则挖掘结果分析 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A (攻读学位期间发表的学术论文) | 第70页 |
