基于模糊集理论的量化关联规则挖掘
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·数据挖掘概述 | 第7-9页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘的技术与应用 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的研究现状与发展趋势 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第10页 |
| ·课题来源与本文的研究内容 | 第10-11页 |
| ·全文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 关联规则挖掘 | 第12-19页 |
| ·关联规则理论基础 | 第12-15页 |
| ·基本概念与问题描述 | 第12-13页 |
| ·关联规则的性质及证明 | 第13-15页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第15-17页 |
| ·宽度优先算法 | 第15-16页 |
| ·深度优先算法 | 第16页 |
| ·抽样算法 | 第16-17页 |
| ·增量式更新算法 | 第17页 |
| ·关联规则的分类 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第3章 模糊关联规则 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·模糊集理论概论 | 第20-22页 |
| ·基本概念 | 第20-21页 |
| ·基本运算及性质 | 第21页 |
| ·t-模与t-余模 | 第21-22页 |
| ·模糊集理论与关联规则的整合 | 第22页 |
| ·模糊关联规则 | 第22-26页 |
| ·基本概念 | 第23-24页 |
| ·模糊关联规则现有模型 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第4章 一种新的模糊关联规则模型 | 第27-49页 |
| ·支持度的研究 | 第27-31页 |
| ·t-模算子与支持度 | 第27-29页 |
| ·新支持度的提出 | 第29-31页 |
| ·一种确定隶属函数的方法 | 第31-33页 |
| ·模糊关联规则挖掘算法 | 第33-41页 |
| ·挖掘算法 | 第34-37页 |
| ·算法示例 | 第37-41页 |
| ·相关实验 | 第41-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第56页 |
