数据挖掘技术在网上书店的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·网上书店的国内外发展现状 | 第8页 |
| ·网上书店面临的问题 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘技术对网上书店的作用 | 第9-10页 |
| ·论文的理论构思 | 第10页 |
| ·论文的研究方法 | 第10页 |
| ·论文的研究内容 | 第10-11页 |
| ·本章小节 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘技术理论概述 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12页 |
| ·数据挖掘过程 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘支撑技术 | 第13-15页 |
| ·关联规则分析 | 第13页 |
| ·分类分析 | 第13-14页 |
| ·聚类分析 | 第14页 |
| ·序列模式分析 | 第14-15页 |
| ·本章小节 | 第15-16页 |
| 第三章 数据挖掘算法分析 | 第16-35页 |
| ·关联规则分析中Apriori算法的分析与改进 | 第16-25页 |
| ·个性化推荐应用分析 | 第16页 |
| ·算法选择与分析 | 第16-19页 |
| ·Apriori算法实例剖析 | 第19-23页 |
| ·Apriori算法的改进 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25页 |
| ·分类分析中ID3算法的分析与改进 | 第25-31页 |
| ·客户分类应用分析 | 第25页 |
| ·算法选择与分析 | 第25-27页 |
| ·ID3算法实例剖析 | 第27-29页 |
| ·ID3算法的改进 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| ·序列模式分析中GSP算法的分析 | 第31-34页 |
| ·商品交叉销售应用分析 | 第31页 |
| ·算法选择与分析 | 第31-32页 |
| ·GSP算法实例剖析 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 数据挖掘模型在网上书店系统中的设计与实现 | 第35-51页 |
| ·Apriori算法及其改进算法的设计与实现 | 第35-41页 |
| ·数据模型及数据准备 | 第35-36页 |
| ·数据结构 | 第36-37页 |
| ·Apriori算法分析与设计 | 第37-38页 |
| ·Apriori改进算法分析与设计 | 第38-39页 |
| ·结论分析 | 第39-41页 |
| ·ID3算法及其改进算法的设计与实现 | 第41-50页 |
| ·数据模型及数据准备 | 第42页 |
| ·数据结构 | 第42-44页 |
| ·ID3改进算法分析与设计 | 第44-47页 |
| ·ID3算法分析与设计 | 第47-49页 |
| ·结论分析 | 第49-50页 |
| ·本章小节 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-52页 |
| ·工作总结 | 第51页 |
| ·未来展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53页 |
