基于聚类和关联规则的港口生产数据挖掘研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题背景 | 第10-12页 |
| ·港口企业应用需求增加 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘技术的发展 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·研究的主要内容及方法 | 第16-18页 |
| 2 理论综述 | 第18-26页 |
| ·数据挖掘简介 | 第18-22页 |
| ·数据挖掘的任务和功能 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘过程 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第21-22页 |
| ·聚类分析方法 | 第22-24页 |
| ·关联规则挖掘 | 第24-26页 |
| 3 基于聚类的关联规则挖掘方法 | 第26-35页 |
| ·聚类分析方法选择与标准 | 第26-29页 |
| ·聚类分析方法的分类与选择 | 第26-28页 |
| ·聚类方法的标准与应用 | 第28-29页 |
| ·关联规则挖掘内容 | 第29-31页 |
| ·关联规则挖掘的分类 | 第29-30页 |
| ·关联规则挖掘过程 | 第30-31页 |
| ·关联规则算法的改进 | 第31-33页 |
| ·关联规则算法的缺点 | 第31页 |
| ·改进后关联规则算法 | 第31-33页 |
| ·联合挖掘的方法的内容 | 第33-35页 |
| 4 港口生产数据挖掘 | 第35-51页 |
| ·数据挖掘的目标分析 | 第35页 |
| ·挖掘数据的来源 | 第35-38页 |
| ·数据的准备 | 第35-37页 |
| ·数据的转换 | 第37-38页 |
| ·港口船舶数据的聚类分析 | 第38-40页 |
| ·聚类模型的建立 | 第38-39页 |
| ·聚类模型的解析 | 第39-40页 |
| ·聚类分析结果的应用 | 第40-46页 |
| ·改进后的关联规则挖掘应用 | 第41-44页 |
| ·改进后算法性能分析 | 第44-45页 |
| ·其他生产数据分析 | 第45-46页 |
| ·挖掘结果的解释与分析 | 第46-51页 |
| ·聚类分析结果 | 第46-48页 |
| ·关联规则挖掘结果 | 第48-49页 |
| ·挖掘结果的意义 | 第49-51页 |
| 5 结论与展望 | 第51-54页 |
| ·论文结论与不足 | 第51-53页 |
| ·论文展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简历 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59页 |
