频繁项挖掘算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·相关背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·频繁模式相关背景 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘在公交车换乘系统中的应用 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·频繁模式挖掘算法的研究进展 | 第8-9页 |
| ·公交车最优换乘方案的相关研究 | 第9-10页 |
| ·论文创新点 | 第10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-12页 |
| 2 Apriori算法 | 第12-15页 |
| ·关联规则与频繁模式 | 第12页 |
| ·支持度与置信度 | 第12-13页 |
| ·Apriori算法原理 | 第13页 |
| ·Apriori算法实例 | 第13-15页 |
| ·实例数据库 | 第13-14页 |
| ·算法流程图 | 第14-15页 |
| 3 使用向量函数求频繁项集 | 第15-24页 |
| ·算法简介 | 第15页 |
| ·算法的基本原理 | 第15-17页 |
| ·算法的基本步骤 | 第17-18页 |
| ·算法复杂性分析 | 第18页 |
| ·实验测试分析 | 第18-22页 |
| ·算法性能对比分析 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 4 数据挖掘在公交车查询系统中的应用 | 第24-36页 |
| ·相关背景 | 第24页 |
| ·换乘的基本原理 | 第24-26页 |
| ·换乘算法的实现 | 第26-30页 |
| ·使用数据挖掘的技术挖掘最优线路 | 第30-34页 |
| ·换乘方案的支持度 | 第30页 |
| ·Floyd算法求最短线路的站点集 | 第30-32页 |
| ·计算换乘方案的支持度 | 第32-33页 |
| ·影响换乘方案的其他因素 | 第33页 |
| ·计算换乘方案的优化指数 | 第33-34页 |
| ·求最优换乘方案 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 5 总结与展望 | 第36-38页 |
| ·总结 | 第36页 |
| ·今后的工作 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第43页 |
