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基于压缩矩阵的关联规则挖掘算法的改进研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·研究背景与意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-15页
     ·经典的关联规则挖掘算法第12-13页
     ·基于Apriori的改进算法第13-15页
     ·分布式关联规则挖掘算法第15页
   ·论文的研究内容与主要工作第15-16页
     ·论文研究的目标与内容第16页
     ·论文需解决的关键技术问题第16页
   ·论文的组织结构第16-18页
第二章 关联规则挖掘技术第18-25页
   ·关联规则相关概念第18-19页
   ·关联规则相关算法第19-21页
   ·Apriori算法及其改进第21-24页
     ·Apriori算法原理第21-23页
     ·Apriori的相关性质第23页
     ·相关改进算法分析第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 一种改进的基于压缩矩阵的Apriori算法第25-39页
   ·基于矩阵的Apriori算法第25-28页
     ·相关定义第25-26页
     ·算法描述第26-27页
     ·算法的分析第27-28页
   ·算法的改进思想第28-32页
     ·矩阵存储第28页
     ·项集排序第28-29页
     ·矩阵压缩第29-31页
     ·支持度计数的计算第31-32页
     ·算法结束条件第32页
   ·算法的描述第32-35页
     ·具体步骤描述第32-33页
     ·伪代码描述第33-35页
   ·算法的实例分析第35-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 算法分析与对比实验第39-54页
   ·理论分析第39-43页
     ·Apriori算法复杂度分析第39-40页
     ·CM_Apriori_1算法复杂度分析第40页
     ·NCMA算法复杂度分析第40-41页
     ·算法复杂度比较第41-43页
   ·实验对比结果与性能分析第43-53页
     ·实验准备第43-45页
     ·不同事务数数据库的对比实验第45-47页
     ·不同支持度同一数据库的对比实验第47-48页
     ·不同项目数数据库的对比实验第48-50页
     ·不同密集度数据库的对比实验第50-53页
     ·实验结论第53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 结论与展望第54-56页
   ·本文的工作总结第54-55页
   ·研究的不足与进一步展望第55-56页
参考文献第56-60页
附录第60-61页
致谢第61-62页
攻读硕士学位期间发表、完成的学术论文第62页

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