数据智能分析及其应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-11页 |
| 1.2.1 数据挖掘研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 关联规则挖掘研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.3 分类算法研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 数据挖掘研究及技术基础 | 第13-21页 |
| 2.1 数据挖掘技术概述 | 第13-15页 |
| 2.1.1 数据挖掘流程 | 第13页 |
| 2.1.2 数据挖掘的主要功能 | 第13-15页 |
| 2.2 关联规则基本理论 | 第15-16页 |
| 2.2.1 关联规则挖掘算法分类 | 第15-16页 |
| 2.3 决策树模型基本理论 | 第16-19页 |
| 2.3.1 决策树研究内容 | 第17-19页 |
| 2.3.2 决策树性能评价 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 改进的频繁项集挖掘算法 | 第21-30页 |
| 3.1 Apriori算法介绍及分析 | 第21-24页 |
| 3.2 矩阵Apriori介绍 | 第24-25页 |
| 3.3 改进的频繁项集挖掘算法 | 第25-26页 |
| 3.3.1 频繁1-项集、2-项集生成 | 第25-26页 |
| 3.3.2 频繁k-项集(k>2)生成 | 第26页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 改进的决策树C4.5算法的特征选择方式 | 第30-38页 |
| 4.1 决策树C4.5算法 | 第30页 |
| 4.2 二进制粒子群优化算法 | 第30-33页 |
| 4.3 BPSO与决策树C4.5的结合算法 | 第33-35页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第35-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 数据分析平台的设计 | 第38-47页 |
| 5.1 MyBatis框架介绍 | 第38-39页 |
| 5.2 Spring Boot框架介绍 | 第39-41页 |
| 5.3 数据获取与处理 | 第41-43页 |
| 5.4 分析结果展示 | 第43-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 总结 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 :作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54页 |
