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基于兴趣度的关联规则挖掘

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·论文研究的背景与意义第10-11页
   ·国内外发展现状第11-14页
     ·国外研究现状第11-13页
     ·国内研究现状第13-14页
   ·论文的内容与组织结构第14-16页
     ·论文研究的内容第14页
     ·论文的组织结构第14-16页
第2章 关联规则相关概念与分类第16-22页
   ·引言第16页
   ·关联规则的基本概念第16-20页
     ·关联规则相关定义第16-18页
     ·关联规则的性质第18-20页
   ·关联规则的分类第20-21页
   ·关联规则挖掘步骤第21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 Apriori算法及其改进算法第22-39页
   ·Apriori算法概述第22-27页
     ·Apriori算法思想第22-23页
     ·Apriori算法产生频繁项目集第23-27页
   ·基于Apriori算法的改进算法第27-28页
   ·一种新的Apriori算法的改进算法第28-33页
     ·Fp-growth算法第29页
     ·频繁项集筛选算法(SHAI-FP-growth)第29-33页
   ·频繁项集筛选算法(SHAI-FP-growth)的实现第33-36页
   ·试验及结果分析第36-37页
     ·试验第36-37页
     ·实验结果分析第37页
   ·本章小结第37-39页
第4章 兴趣度模型的引入及研究第39-50页
   ·兴趣度模型的提出第39-40页
     ·支持度-置信度框架第39-40页
     ·支持度-置信度框架的局限性第40页
   ·兴趣度模型概述第40-42页
     ·兴趣度研究现状第40-41页
     ·几种典型的兴趣度第41-42页
   ·PSA兴趣度的提出及分析第42-48页
     ·PS兴趣度(Piantesky-Shapiro)第42-46页
     ·PS兴趣度(Piantesky-Shapiro)的缺陷第46页
     ·PSA兴趣度第46-48页
   ·实例分析第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 基于PSA的关联规则挖掘第50-63页
   ·引言第50页
   ·基于PSA兴趣度关联规则挖掘的原理分析第50-52页
   ·基于PSA兴趣度关联规则挖掘的实现第52-58页
     ·产生频繁项目集第52-56页
     ·生成关联规则第56-57页
     ·基于PSA兴趣度的关联规则挖掘的性能分析第57-58页
   ·实验与结果分析第58-62页
     ·产生频繁项目集第58-61页
     ·PSA产生规则第61页
     ·试验结果分析第61-62页
   ·本章小结第62-63页
结论第63-64页
参考文献第64-69页
攻读学位期间发表的学术论文第69-70页
致谢第70页

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