基于粗糙集的关联规则挖掘算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-11页 |
| ·论文的选题背景 | 第9-10页 |
| ·课题的研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-15页 |
| ·关联规则挖掘的研究概况 | 第11-13页 |
| ·粗糙集的理论及应用研究概况 | 第13-15页 |
| ·Rough 集理论与关联规则挖掘领域的融合 | 第15页 |
| ·本文研究工作 | 第15页 |
| ·本文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 关联规则挖掘与粗糙集理论的基本知识 | 第17-23页 |
| ·关联规则挖掘简介 | 第17-19页 |
| ·关联规则形式化定义 | 第17-18页 |
| ·关联规则的分类 | 第18页 |
| ·关联规则的挖掘过程及其挖掘方法 | 第18页 |
| ·关联规则与 Rough 集的等价对应关系 | 第18-19页 |
| ·粗糙集理论简介 | 第19-22页 |
| ·经典集合论基础知识 | 第19-20页 |
| ·知识表达系统 | 第20-21页 |
| ·粗糙集相关概念 | 第21页 |
| ·知识约简 | 第21-22页 |
| ·知识的依赖 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 关联规则挖掘算法及其改进 | 第23-30页 |
| ·Apriori 算法简介 | 第23页 |
| ·改进的关联规则挖掘算法 SIMA 算法 | 第23-25页 |
| ·相关定义 | 第23-24页 |
| ·算法描述 | 第24-25页 |
| ·实例分析 | 第25-27页 |
| ·效率分析 | 第27-28页 |
| ·实验分析 | 第28-29页 |
| ·实验环境 | 第28页 |
| ·实验结果对比 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型研究 | 第30-46页 |
| ·关联规则挖掘存在的难题 | 第30页 |
| ·属性约简概述 | 第30-31页 |
| ·属性约简核心思想 | 第30-31页 |
| ·约简的基本步骤 | 第31页 |
| ·几种典型的属性约简算法 | 第31-35页 |
| ·一般属性约简算法—删除法 | 第31-32页 |
| ·基于差别矩阵的属性约简 | 第32-33页 |
| ·基于属性重要性的启发式约简算法 | 第33-35页 |
| ·新的属性约简算法研究 | 第35-39页 |
| ·问题引入 | 第35页 |
| ·代数观和信息观相结合的加权属性约简算法 | 第35-38页 |
| ·效率分析 | 第38-39页 |
| ·模型及实例应用 | 第39-45页 |
| ·基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型架构 | 第39-40页 |
| ·模型模块分析 | 第40-42页 |
| ·应用实例 | 第42-44页 |
| ·实验对比分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结和展望 | 第46-47页 |
| ·全文工作总结 | 第46页 |
| ·进一步工作 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 发表的学术论文及参与的科研项目 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
