客观兴趣度模型及其在关联分类中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·本论文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| ·本论文研究内容 | 第15页 |
| ·本论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第17-24页 |
| ·关联规则挖掘概述 | 第17-21页 |
| ·基本概念和性质 | 第17-18页 |
| ·关联规则的挖掘过程 | 第18页 |
| ·频繁项集算法概述 | 第18-19页 |
| ·频繁闭项集算法概述 | 第19-21页 |
| ·分类规则挖掘概述 | 第21-23页 |
| ·分类算法的概述 | 第21页 |
| ·分类算法的步骤 | 第21页 |
| ·分类算法的评估 | 第21-22页 |
| ·几种常见的分类算法 | 第22-23页 |
| ·关联规则挖掘与分类规则挖掘的区别与联系 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 关联分类挖掘算法 | 第24-30页 |
| ·关联分类挖掘算法概述 | 第24-25页 |
| ·关联分类挖掘算法的相关概念 | 第24-25页 |
| ·关联分类挖掘的研究重点 | 第25页 |
| ·几种经典的关联分类算法的研究 | 第25-28页 |
| ·基于关联的分类算法CBA | 第25-27页 |
| ·基于多关联规则的分类算法CMAR | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 一种新的客观兴趣度模型的引入及研究 | 第30-44页 |
| ·问题的提出 | 第30-31页 |
| ·兴趣度模型概述 | 第31-33页 |
| ·兴趣度模型的相关概念 | 第31页 |
| ·几种典型的兴趣度模型 | 第31-33页 |
| ·LSA兴趣度模型的提出及分析 | 第33-38页 |
| ·Ar兴趣度模型概述 | 第33-34页 |
| ·Ar兴趣度模型的不足 | 第34页 |
| ·LSA兴趣度的提出 | 第34-37页 |
| ·LSA兴趣度算法描述 | 第37-38页 |
| ·实例分析 | 第38-40页 |
| ·实验与结果分析 | 第40-43页 |
| ·实验环境及实验数据 | 第40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 一种新的基于D-Miner的关联分类算法 | 第44-63页 |
| ·问题的提出 | 第44页 |
| ·相关概念概述 | 第44-47页 |
| ·基本概念 | 第44-45页 |
| ·D-Miner概述 | 第45-47页 |
| ·基于D-Miner的关联分类新算法 | 第47-56页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·新算法的基本思想及实现步骤 | 第48-52页 |
| ·新算法的描述 | 第52-56页 |
| ·实验与结果分析 | 第56-62页 |
| ·新算法的定性分析 | 第56-58页 |
| ·评估分类算法的准确率 | 第58-59页 |
| ·实验分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 结论 | 第63页 |
| 进一步工作(展望) | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第71-72页 |
