| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·数据挖掘概述 | 第9页 |
| ·电子商务领域数据分析需求 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘在BI 中的应用 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 模糊时序关联理论概述 | 第13-19页 |
| ·关联规则概述 | 第13-14页 |
| ·关联规则有关定义 | 第13页 |
| ·基于剪枝的Apriori 关联规则算法 | 第13-14页 |
| ·Apriori 方法特点 | 第14页 |
| ·时序关联规则概述 | 第14-16页 |
| ·时序关联规则相关定义 | 第14-15页 |
| ·时序关联规则算法 | 第15页 |
| ·基于剪枝的时序关联T-Apriori 算法 | 第15-16页 |
| ·模糊理论与应用概述 | 第16-18页 |
| ·模糊理论应用特点 | 第16-17页 |
| ·主要模糊概念 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 模糊时序关联分析 | 第19-32页 |
| ·基于项目指标数据模糊的模糊时序关联规则 | 第19-24页 |
| ·无时间间隔与项目指标模糊的时序关联规则 | 第19-23页 |
| ·基于剪枝后与项目指标模糊的时序关联F-Apriori 算法 | 第23-24页 |
| ·基于时间间隔及项目指标模糊的时序关联规则 | 第24-31页 |
| ·基于时间间隔及指标模糊的模糊时序关联规则定义 | 第24-26页 |
| ·模糊时序关联与时序关联概念对应表 | 第26页 |
| ·基于时间间隔与项目指标模糊的时序关联F-T-Apriori 算法 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于模糊时序关联的电子商务网站顾客购买行为知识发现 | 第32-44页 |
| ·电子商务网站的顾客行为知识分析 | 第32-43页 |
| ·顾客行为分析关注的问题 | 第32-33页 |
| ·基于模糊时序关联的顾客购买行为知识发现 | 第33-43页 |
| ·时序关联规则与模糊时序关联规则比较 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| ·结论 | 第44页 |
| ·问题与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 附件 | 第50页 |
