基于粗糙集对Apriori算法的改进
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·论文研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的创新点 | 第14页 |
| ·论文的安排 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘技术简介 | 第15-23页 |
| ·数据挖掘技术产生的原因 | 第15页 |
| ·数据挖掘技术的定义和特点 | 第15页 |
| ·数据挖掘的各类模式 | 第15-16页 |
| ·关联模式的常用研究方法 | 第16-22页 |
| ·Apriori 算法 | 第17-22页 |
| ·SETM 算法 | 第22页 |
| ·DHP 算法 | 第22页 |
| ·FPGrowth 算法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 粗糙集理论方法研究 | 第23-30页 |
| ·粗糙集理论方法的产生和发展 | 第23页 |
| ·粗糙集理论方法相关概念 | 第23-24页 |
| ·粗糙集理论方法的主要特点 | 第24-25页 |
| ·粗糙集理论方法与数据挖掘技术 | 第25页 |
| ·知识约简 | 第25-29页 |
| ·知识约简的相关概念 | 第25-26页 |
| ·知识约简与决策表分析 | 第26-27页 |
| ·粗糙集理论方法分析数据过程实例 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 对Apriori 算法的改进 | 第30-35页 |
| ·Apriori 算法改进综述 | 第30页 |
| ·项集约简方法 | 第30-34页 |
| ·项集约简方法的主要步骤 | 第30-31页 |
| ·项集约简方法的基本思想与实现 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 对改进工作的整体优化 | 第35-50页 |
| ·项集约简方法的不足 | 第35页 |
| ·AprioriRS 算法 | 第35-48页 |
| ·AprioriRS 算法概要 | 第35-36页 |
| ·AprioriRS 算法的主要步骤 | 第36-48页 |
| ·算法性能比较 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 实验结论与分析 | 第50-58页 |
| ·实验背景 | 第50页 |
| ·销售记录表简介 | 第50-51页 |
| ·数据预处理 | 第51-52页 |
| ·AprioriRS 算法的实现 | 第52-53页 |
| ·AprioriRS 算法的执行与结果 | 第53-57页 |
| ·参数的设置 | 第53-54页 |
| ·实验情况汇总 | 第54-56页 |
| ·试验结果比较与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·研究工作的总结 | 第58页 |
| ·进一步工作的展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研项目 | 第63页 |
