隐私保护的关联规则挖掘在商务智能中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·商务智能的研究现状 | 第13-14页 |
| ·商务智能中数据挖掘的研究现状 | 第14页 |
| ·隐私保护关联规则挖掘的研究现状 | 第14-15页 |
| ·存在的主要问题 | 第15-16页 |
| ·本文的研究工作及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 商务智能 | 第18-30页 |
| ·商务智能概述 | 第18-21页 |
| ·商务智能的内涵 | 第18-19页 |
| ·商务智能的理论框架及工作流程 | 第19-20页 |
| ·商务智能中的客户关系管理 | 第20-21页 |
| ·商务智能中的关键技术 | 第21-29页 |
| ·数据仓库技术 | 第22-23页 |
| ·OLAP 技术 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘技术 | 第24-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 商务智能中的关联规则挖掘 | 第30-61页 |
| ·关联规则 | 第30-37页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第30-31页 |
| ·关联规则挖掘技术 | 第31-32页 |
| ·关联规则类型 | 第32-33页 |
| ·关联规则算法Apriori | 第33-37页 |
| ·正负关联规则 | 第37-38页 |
| ·正负关联规则算法的提出 | 第37页 |
| ·正负关联规则算法的基本概念 | 第37页 |
| ·正负关联规则算法 | 第37-38页 |
| ·改进的正负关联规则算法 | 第38-50页 |
| ·问题的提出 | 第38-39页 |
| ·问题的分析 | 第39页 |
| ·基于多最小支持度的正负关联规则挖掘 | 第39-43页 |
| ·实例分析及仿真验证 | 第43-50页 |
| ·多层关联规则 | 第50-52页 |
| ·多层关联规则的描述 | 第50-51页 |
| ·多层关联规则的基本概念 | 第51-52页 |
| ·改进的多层关联规则 | 第52-60页 |
| ·问题的提出 | 第52页 |
| ·问题的分析 | 第52-53页 |
| ·基于粒度的多层次关联规则挖掘 | 第53-56页 |
| ·实例分析及仿真验证 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 商务智能中的隐私保护关联规则挖掘 | 第61-80页 |
| ·隐私保护技术 | 第61-70页 |
| ·数据扰乱技术 | 第61-63页 |
| ·安全多方计算方法 | 第63-67页 |
| ·K-匿名技术 | 第67-68页 |
| ·不经意传输方法 | 第68-69页 |
| ·隐私保护技术的性能评估 | 第69-70页 |
| ·隐私保护的关联规则挖掘 | 第70-72页 |
| ·数据挖掘中的隐私保护问题 | 第70页 |
| ·隐私保护的关联规则挖掘分类 | 第70-72页 |
| ·商务智能中的隐私保护多层关联规则挖掘 | 第72-79页 |
| ·问题的提出 | 第72页 |
| ·问题的分析 | 第72-73页 |
| ·隐私保护的多层关联规则挖掘 | 第73-76页 |
| ·实例验证及仿真分析 | 第76-77页 |
| ·理论分析 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 结论 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 作者简介 | 第88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况 | 第88-89页 |
