数据挖掘在房地产数据分析中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及选题意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·关联规则研究现状 | 第10页 |
| ·数据挖掘在房地产行业中的应用 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘相关理论概述 | 第12-20页 |
| ·数据挖掘社会需求 | 第12页 |
| ·数据挖掘定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘技术定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘商业定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘系统分类 | 第13页 |
| ·根据挖掘数据对象分类 | 第13页 |
| ·根据挖掘的知识类型分类 | 第13页 |
| ·根据所用的技术类型分类 | 第13页 |
| ·数据挖掘应用领域 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘常用技术及方法 | 第15-17页 |
| ·关联规则 | 第15页 |
| ·聚类分析 | 第15-16页 |
| ·决策树 | 第16页 |
| ·粗糙集 | 第16页 |
| ·神经网络 | 第16-17页 |
| ·遗传算法 | 第17页 |
| ·数据挖掘过程 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第18-19页 |
| ·Web 挖掘 | 第18-19页 |
| ·生物信息或基因的数据挖掘 | 第19页 |
| ·空间数据挖掘与知识发现 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 关联规则挖掘理论 | 第20-38页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·关联规则基础理论 | 第20-23页 |
| ·关联规则基本概念 | 第20-22页 |
| ·关联规则分类 | 第22-23页 |
| ·关联规则挖掘的基本模型 | 第23-24页 |
| ·关联规则挖掘的问题分解 | 第23-24页 |
| ·生成频繁项目集 | 第24页 |
| ·产生强关联规则 | 第24页 |
| ·基本关联规则算法 | 第24-27页 |
| ·搜索算法 | 第24-25页 |
| ·分层算法（宽度优先算法） | 第25页 |
| ·深度优先算法 | 第25-26页 |
| ·划分算法 | 第26页 |
| ·抽样算法 | 第26-27页 |
| ·关联规则分层搜索经典算法—Apriori 算法 | 第27-34页 |
| ·Apriori 算法概述 | 第27-32页 |
| ·频繁项目集的产生 | 第27-29页 |
| ·关联规则的产生 | 第29-30页 |
| ·Apriori 算法实例 | 第30-32页 |
| ·Apriori 算法性能分析 | 第32-33页 |
| ·Apriori 算法的改进技术 | 第33-34页 |
| ·一种改进的关联规则挖掘算法 | 第34-37页 |
| ·算法描述 | 第34-35页 |
| ·算法实例 | 第35-37页 |
| ·算法评价 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 关联规则技术在房地产数据分析中的应用 | 第38-45页 |
| ·数据准备 | 第38-42页 |
| ·数据集选取 | 第38页 |
| ·数据清理 | 第38-39页 |
| ·相关性分析 | 第39页 |
| ·数据离散化 | 第39-42页 |
| ·挖掘关联规则 | 第42-43页 |
| ·规则分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结束语 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 在学期间发表的论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
