基于关联规则的数据挖掘方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第8页 |
| 1.2 选题依据以及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 研究目标与主要内容 | 第10-11页 |
| 1.5 数据挖掘的研究热点以及发展趋势 | 第11页 |
| 1.6 数据挖掘目前可研究的重点问题 | 第11-14页 |
| 1.7 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 数据挖掘概述 | 第15-21页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第15-16页 |
| 2.2 数据挖掘的基本流程 | 第16-18页 |
| 2.3 数据挖掘结果评估 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 Apriori算法 | 第21-30页 |
| 3.1 Apriori算法的基本概念 | 第21页 |
| 3.2 Apriori算法的原理 | 第21-22页 |
| 3.3 数据来源 | 第22-23页 |
| 3.4 Apriori算法实例验证 | 第23-26页 |
| 3.5 Apriori算法流程图 | 第26-27页 |
| 3.6 实验验证 | 第27-28页 |
| 3.7 Apriori算法的优缺点 | 第28-29页 |
| 3.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 FP-growth算法 | 第30-39页 |
| 4.1 频繁模式增长算法 | 第30页 |
| 4.2 FP-tree算法 | 第30-36页 |
| 4.3 FP-growth算法流程图 | 第36-37页 |
| 4.4 实验验证 | 第37-38页 |
| 4.5 FP-growth算法的优缺点 | 第38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 负关联规则 | 第39-45页 |
| 5.1 负关联规则介绍 | 第39-40页 |
| 5.2 负关联规则的支持度-置信度框架 | 第40-42页 |
| 5.3 实验验证 | 第42-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
