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基于有向项集图的关联规则挖掘算法研究与应用

第一章 概述第8-18页
    1.1 引言第8页
    1.2 数据挖掘的定义第8-9页
    1.3 数据挖掘的分类第9-11页
    1.4 数据挖掘的过程第11-12页
    1.5 数据挖掘的应用第12-13页
    1.6 数据挖掘研究面临的挑战第13-15页
    1.7 本文的研究背景和主要内容第15-18页
        1.7.1 研究背景第15页
        1.7.2 本文的主要研究内容第15-18页
第二章 关联规则挖掘研究概述第18-34页
    2.1 关联规则挖掘的理论基础第18-20页
    2.2 关联规则挖掘定义与示例第20-26页
        2.2.1 关联规则挖掘的定义第20-25页
        2.2.2 频繁项集挖掘示例说明第25-26页
    2.3 关联规则挖掘研究概述第26-32页
        2.3.1 关联规则挖掘的分类第26-27页
        2.3.2 关联规则挖掘的研究现状第27-32页
    2.4 关联规则研究存在的问题第32-34页
第三章 基于有向项集图的完全频繁项集挖掘算法第34-54页
    3.1 完全频繁项集挖掘研究现状第34-37页
    3.2 有向项集图的定义与构建第37-43页
        3.2.1 有向项集图的定义第38-39页
        3.2.2 有向项集图的构建算法第39-43页
    3.3 基于有向项集图的完全频繁项集挖掘算法第43-50页
        3.3.1 剪枝策略第43-44页
        3.3.2 宽度优先挖掘算法BFDG第44-46页
        3.3.3 深度优先挖掘算法1第46-50页
    3.4 算法实验与分析第50-52页
    3.5 本章小结第52-54页
第四章 基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法第54-67页
    4.1 最大频繁项集挖掘研究现状第54-56页
    4.2 基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法1第56-63页
        4.2.1 搜索策略第57页
        4.2.2 频繁集计数策略第57-58页
        4.2.3 剪枝策略第58-60页
        4.2.4 深度优先的最大频繁项集挖掘算法1第60-63页
        4.2.5 最大频繁项集的存储方式第63页
    4.3 算法实验与分析第63-65页
    4.4 本章小结第65-67页
第五章 基于有向项集图的频繁闭项集挖掘算法第67-78页
    5.1 频繁闭项集挖掘研究现状第67-70页
    5.2 基于有向项集图的频繁闭项集挖掘算法第70-75页
        5.2.1 频繁闭项集判断策略第70-71页
        5.2.2 频繁闭项集挖掘算法FCIBD第71-74页
        5.2.3 频繁闭项集的存储方式第74-75页
    5.3 算法实验与分析第75页
    5.4 本章小结第75-78页
第六章 基于有向项集图的频繁项集增量式更新挖掘算法第78-96页
    6.1 频繁项集更新挖掘研究现状第78-80页
    6.2 基于有向项集图的频繁项集增量式更新算法第80-85页
        6.2.1 相关定义与性质第80-82页
        6.2.2 频繁项集增量式更新算法FIUMBD第82-83页
        6.2.3 算法实验与分析第83-85页
    6.3 基于有向项集图的最大频繁项集增量式更新挖掘算法第85-89页
        6.3.1 相关定义与性质第85-87页
        6.3.2 基于有向项集图的最大频繁项集增量式更新算法第87-88页
        6.3.3 算法实验与分析第88-89页
    6.4 基于有向项集图的频繁闭项集增量式更新算法CIUMBD第89-94页
        6.4.1 相关定义与性质第89-91页
        6.4.2 基于有向项集图的频繁闭项集增量式更新算法第91-93页
        6.4.3 算法实验与分析第93-94页
    6.5 本章小结第94-96页
第七章 结论与展望第96-102页
    7.1 本文研究总结第96-100页
    7.2 未来关联规则挖掘的研究展望第100-102页
参考文献第102-117页
发表论文和参加科研情况说明第117-118页
致谢第118页

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