数据挖掘算法研究及其在旅游业中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-19页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第6-8页 |
| ·数据挖掘研究内容和本质 | 第8-11页 |
| ·相关概念介绍 | 第8页 |
| ·数据挖掘产生的必然性 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘过程的步骤 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的体系结构 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的主要模式 | 第11-13页 |
| ·模式的相关知识 | 第11页 |
| ·模式的种类 | 第11-12页 |
| ·挖掘模式的分类 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的研究对象及目前的研究情况 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的研究对象 | 第13页 |
| ·国外数据挖掘研究情况 | 第13-14页 |
| ·国内数据挖掘研究情况 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的应用领域以及发展情况 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘未来的发展方向 | 第17-19页 |
| 第二章 序列模式挖掘算法的分析与比较 | 第19-27页 |
| ·序列模式挖掘的基本概念 | 第19-20页 |
| ·序列模式挖掘现状 | 第20-25页 |
| ·一般序列模式挖掘 | 第20-22页 |
| ·多层序列模式挖掘(GSP) | 第22页 |
| ·多维序列模式挖掘 | 第22-23页 |
| ·基于树投影的挖掘算法 | 第23-24页 |
| ·基于约束的序列模式挖掘算法 | 第24-25页 |
| ·序列模式的增量式更新算法 | 第25页 |
| ·序列模式挖掘面临的问题 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 决策树分类器 | 第27-35页 |
| ·分类发现的处理过程及模型评价标准 | 第27-28页 |
| ·决策树算法 | 第28-32页 |
| ·基于决策树的分类模型的研究动态 | 第29-30页 |
| ·决策树算法原理及步骤 | 第30-31页 |
| ·从决策树中提取规则 | 第31-32页 |
| ·ID3算法 | 第32-34页 |
| ·ID3算法中的属性选择方法 | 第32-33页 |
| ·ID3算法如下: | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 ID3算法的改进和应用 | 第35-44页 |
| ·ID3算法中存在的问题及改进思路 | 第35页 |
| ·存在的问题: | 第35页 |
| ·改进思路 | 第35页 |
| ·预测能力的提高 | 第35-36页 |
| ·用户参与程度的改进 | 第36-38页 |
| ·支持度与可信度的概念 | 第36-37页 |
| ·通过支持度和可信度对ID3算法的改进 | 第37-38页 |
| ·改进后的ID3算法的处理过程 | 第38-39页 |
| ·实例应用 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 旅游决策支持系统的构建 | 第44-49页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·系统功能简介 | 第44-45页 |
| ·系统整体构架 | 第45页 |
| ·系统模块详细介绍 | 第45-48页 |
| ·数据预处理模块 | 第45-47页 |
| ·数据清理子模块 | 第45-46页 |
| ·数据变换子模块 | 第46-47页 |
| ·数据属性冗余检测 | 第47页 |
| ·旅游消费者出行线路推荐模块 | 第47-48页 |
| ·消费者消费能力预测模块 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 系统实现及结果分析 | 第49-54页 |
| ·数据预处理 | 第50页 |
| ·旅游线路推荐模块的实现 | 第50-51页 |
| ·游客消费能力预测 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第七章 研究总结与体会 | 第54-57页 |
| ·全文工作总结 | 第54-55页 |
| ·存在的问题与今后展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
