基于粗糙集理论的关联规则挖掘方法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第1章 绪论与综述 | 第7-19页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·选题意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-17页 |
| ·粗糙集理论及应用的研究 | 第9-16页 |
| ·关联规则挖掘的研究 | 第16-17页 |
| ·基于粗糙集的关联规则挖掘研究 | 第17页 |
| ·本文结构和内容 | 第17-19页 |
| 第2章 粗糙集理论和关联规则的基本知识 | 第19-33页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第19-28页 |
| ·知识表达系统与决策系统 | 第19-20页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第20-22页 |
| ·粗糙度与分类质量 | 第22-24页 |
| ·属性约简与规则提取 | 第24-26页 |
| ·粗糙集理论的推广 | 第26-28页 |
| ·关联规则概述 | 第28-33页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第28-29页 |
| ·描述关联规则的参数 | 第29-31页 |
| ·关联规则分类 | 第31页 |
| ·关联规则的挖掘过程 | 第31-32页 |
| ·关联规则的挖掘方法 | 第32页 |
| ·关联规则与粗糙集规则的联系 | 第32-33页 |
| 第3章 基于粗糙集的属性约简与规则提取 | 第33-44页 |
| ·基于粗糙集的关联规则挖掘方法概述 | 第33-38页 |
| ·数据预处理 | 第33-36页 |
| ·属性约简与规则提取 | 第36-38页 |
| ·基于目标参数的决策表约简及规则提取 | 第38-44页 |
| ·基于目标参数的决策表约简及规则提取方法 | 第38-42页 |
| ·方法正确性与时间复杂性分析 | 第42页 |
| ·示例 | 第42-44页 |
| 第4章 粗糙集与决策树相结合的规则提取方法 | 第44-53页 |
| ·决策树方法概述 | 第44-45页 |
| ·决策树的算法分类 | 第44页 |
| ·决策树算法的思想基础 | 第44-45页 |
| ·决策树的生成和规则提取 | 第45页 |
| ·粗糙集理论与决策树的结合 | 第45-49页 |
| ·带有目标参数的基于粗糙集的决策树算法 | 第47-48页 |
| ·算法的分析和评价 | 第48-49页 |
| ·实例分析 | 第49-53页 |
| 第5章 基于粗糙集的不完全信息系统关联规则挖掘 | 第53-60页 |
| ·不完全信息系统的概念及分类 | 第53页 |
| ·粗糙集理论在不完全信息下的应用 | 第53-60页 |
| ·不完全信息的粗糙集处理概述 | 第53-56页 |
| ·方法步骤 | 第56-57页 |
| ·示例 | 第57-59页 |
| ·分析评价 | 第59-60页 |
| 结束语 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
