关联规则数据挖掘算法的相关研究
| 第一章 概论 | 第1-15页 |
| ·数据挖掘及有关概念 | 第7-11页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第7页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的功能及挖掘的模式 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘的现状及应用领域 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第11页 |
| ·应用领域 | 第11-13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 关联规则的概念及经典算法 | 第15-28页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第15-19页 |
| ·基本概念 | 第15-16页 |
| ·关联规则的种类 | 第16-18页 |
| ·关联规则的挖掘方法 | 第18-19页 |
| ·经典挖掘算法--Apriori算法 | 第19-28页 |
| ·Apriori性质 | 第19-21页 |
| ·Apriori算法核心 | 第21-23页 |
| ·Apriori算法举例 | 第23-25页 |
| ·Apriori算法的评价 | 第25-26页 |
| ·Apriori算法的改进 | 第26-28页 |
| 第三章 基于兴趣度的关联规则挖掘算法 | 第28-42页 |
| ·关联规则的评价及其阈值 | 第28-29页 |
| ·兴趣度的引入 | 第29-30页 |
| ·兴趣度模型的描述 | 第30-32页 |
| ·兴趣度的类型 | 第30-31页 |
| ·几种兴趣度模型 | 第31-32页 |
| ·一种改进的基于兴趣度的挖掘算法 | 第32-42页 |
| ·初始的关联规则和兴趣度定义 | 第33-34页 |
| ·改进的关联规则和兴趣度定义 | 第34-36页 |
| ·基于支持-置信-兴趣度的挖掘算法 | 第36-39页 |
| ·示例说明 | 第39-40页 |
| ·算法的特点分析 | 第40-42页 |
| 第四章 基于模糊集的多层关联规则挖掘算法 | 第42-71页 |
| ·问题的提出 | 第42-43页 |
| ·模糊集理论基础 | 第43-48页 |
| ·基本概念 | 第44-46页 |
| ·模糊模式识别原则 | 第46-48页 |
| ·模糊集理论的引入 | 第48-49页 |
| ·模糊关联规则的定义和性质 | 第49-51页 |
| ·模糊关联规则的定义 | 第49-50页 |
| ·模糊关联规则的性质 | 第50-51页 |
| ·模糊多层关联规则挖掘算法 | 第51-59页 |
| ·多层关联规则挖掘方法 | 第51-52页 |
| ·应用模糊集的多层关联规则挖掘算法 | 第52-59页 |
| ·举例验证及结果分析 | 第59-68页 |
| ·举例验证 | 第59-68页 |
| ·结果分析 | 第68页 |
| ·算法的特点及性能分析 | 第68-71页 |
| ·与Apriori算法的比较 | 第69页 |
| ·与多层关联规则比较 | 第69页 |
| ·与其它模糊关联规则算法比较 | 第69-70页 |
| ·规则数量和响应时间的分析 | 第70页 |
| ·该算法存在的不足 | 第70-71页 |
| 第五章 结束语 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78页 |
