关联规则挖掘算法研究及其在CRM中的应用
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·数据挖掘 | 第8-12页 |
| ·数据挖掘的提出 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘的典型分析方法 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘采用的技术 | 第10-12页 |
| ·关联规则挖掘 | 第12页 |
| ·现有关联规则挖掘算法尚存的问题 | 第12-13页 |
| ·研究目的及论文组织 | 第13-15页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·论文组织 | 第14-15页 |
| 第二章 关联规则挖掘问题描述 | 第15-21页 |
| ·关联规则基本概念 | 第15-18页 |
| ·支持度 | 第15-17页 |
| ·关联规则 | 第17页 |
| ·可信度 | 第17-18页 |
| ·兴趣度 | 第18页 |
| ·关联规则挖掘 | 第18-20页 |
| ·关联规则挖掘基本概念 | 第19页 |
| ·关联规则的种类 | 第19-20页 |
| ·关联规则的应用领域 | 第20-21页 |
| 第三章 现有关联规则挖掘算法研究 | 第21-32页 |
| ·关联规则的挖掘问题分解 | 第21页 |
| ·经典频繁项目集方法--Apriori算法 | 第21-25页 |
| ·频繁项目集方法的几种优化方法 | 第25-31页 |
| ·基于划分的方法(分布式／并行关联规则挖掘算法) | 第25-27页 |
| ·增量式更新算法 | 第27-30页 |
| ·基于Hash的方法 | 第30页 |
| ·基于采样的方法 | 第30-31页 |
| ·其它的频繁项目集发现方法 | 第31-32页 |
| 第四章 关联规则挖掘算法的改进 | 第32-38页 |
| ·现有算法总结 | 第32-34页 |
| ·效率分析 | 第32-33页 |
| ·关联规则的精确性 | 第33页 |
| ·现有算法对新项目的敏感性 | 第33-34页 |
| ·敏感性的提出 | 第33-34页 |
| ·现有算法对新项目的敏感性分析 | 第34页 |
| ·改进的频繁项目集算法 | 第34-37页 |
| ·改进的频繁项目集算法的提出 | 第34-35页 |
| ·改进的频繁项目集算法的思想 | 第35页 |
| ·改进的频繁项目集算法的过程 | 第35-37页 |
| ·改进算法对新项目的敏感性分析 | 第37-38页 |
| 第五章 算法仿真与结果分析 | 第38-48页 |
| ·交易数据库的生成 | 第38-39页 |
| ·改进的关联规则挖掘算法的实现 | 第39-45页 |
| ·频繁项目集的生成 | 第40-44页 |
| ·根据频繁项目集生成关联规则 | 第44-45页 |
| ·增量式更新算法的实现 | 第45页 |
| ·结果分析 | 第45-48页 |
| ·评价标准 | 第46页 |
| ·结果分析 | 第46-48页 |
| ·效率分析 | 第46-47页 |
| ·敏感性分析 | 第47-48页 |
| 第六章 关联规则在CRM中的应用 | 第48-60页 |
| ·CRM | 第48-51页 |
| ·CRM基本概念 | 第48-49页 |
| ·CRM的组成 | 第49页 |
| ·CRM的基本特征 | 第49-50页 |
| ·CRM的发展现状 | 第50-51页 |
| ·数据仓库 | 第51-54页 |
| ·关联规则在CRM中的应用 | 第54-60页 |
| ·数据挖掘应用于CRM | 第54-55页 |
| ·关联规则应用于CRM的概述 | 第55页 |
| ·关联规则在CRM应用中的例子 | 第55-60页 |
| 第七章 总结和展望 | 第60-62页 |
| ·本文总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的论文 | 第67页 |
| 参加的科研项目 | 第67页 |
| 发表的论文 | 第67页 |
