基于剪枝概念格模型的频繁项集表示及挖掘研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·知识发现的基本概念及一般步骤 | 第13-15页 |
| ·基本概念 | 第13页 |
| ·KDD过程 | 第13-15页 |
| ·知识发现的核心——数据挖掘 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的典型方法及工具 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘系统的发展 | 第17-18页 |
| ·KDD面临的挑战 | 第18-19页 |
| ·本文的主要内容及组织 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 概念格与扩展概念格 | 第20-29页 |
| ·概念格理论及其研究现状 | 第20-24页 |
| ·基本概念 | 第20-22页 |
| ·概念格的建造 | 第22-24页 |
| ·扩展概念格 | 第24-28页 |
| ·扩展概念格 | 第24-26页 |
| ·内涵约简概念格 | 第26-27页 |
| ·外延约简概念格 | 第27-28页 |
| ·量化概念格 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 关联规则挖掘研究 | 第29-44页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·关联规则定义及术语 | 第29-31页 |
| ·经典关联规则挖掘算法描述与分析 | 第31-42页 |
| ·Apriori算法 | 第32-37页 |
| ·DHP算法 | 第37-38页 |
| ·Partition算法 | 第38-39页 |
| ·Sampling算法 | 第39-40页 |
| ·FP-Growth算法 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于概念格的项目集表示与求解 | 第44-50页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·经典的项集求解算法 | 第44-46页 |
| ·基于概念格模型的项目集表示与求解 | 第46-49页 |
| ·事务集与概念格间的映射 | 第46-47页 |
| ·相关的性质 | 第47-48页 |
| ·项目集的表示与求解 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于剪枝概念格模型的频繁项集表示与求解 | 第50-63页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·剪枝概念格 | 第50-55页 |
| ·剪枝概念格的定义 | 第50页 |
| ·剪枝概念格的构造 | 第50-55页 |
| ·基于剪枝概念格的频繁项目集表示和求解 | 第55-58页 |
| ·频繁项目集的表示和求解 | 第55页 |
| ·基于剪枝概念格的频繁项集挖掘算法 | 第55-56页 |
| ·基于剪枝概念格求解频繁项目集算法实例 | 第56-58页 |
| ·实验及性能分析 | 第58-61页 |
| ·基于概念格求解频繁概念数量的分析 | 第58-59页 |
| ·算法时空性能的分析和比较 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结及展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 附录一 攻读硕士学位期间主要科研工作及成果 | 第71页 |
