基于OCAT逻辑方法的细精度关联规则挖掘研究与应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| CONTENTS | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 关联规则挖掘研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 电信客户流失预测研究现状 | 第14页 |
| 1.2.3 气象降雨预测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 传统关联规则挖掘 | 第17-23页 |
| 2.1 数据挖掘的相关知识 | 第17-19页 |
| 2.2 传统关联规则挖掘方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 Apriori算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 FP增长算法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于逻辑的OCAT方法关联规则挖掘 | 第23-35页 |
| 3.1 相关概念 | 第23-24页 |
| 3.2 技术准备 | 第24-25页 |
| 3.3 OCAT关联规则挖掘 | 第25-31页 |
| 3.4 加入启发式规则的OCAT方法 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 本方法在电信客户流失预测的应用 | 第35-46页 |
| 4.1 电信客户流失分析 | 第35页 |
| 4.2 技术准备 | 第35-37页 |
| 4.3 数据预处理 | 第37-40页 |
| 4.4 实验过程 | 第40-41页 |
| 4.5 结果的评估 | 第41-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 本方法在降雨预测的应用 | 第46-55页 |
| 5.1 气象降雨预测分析 | 第46页 |
| 5.2 技术准备 | 第46-47页 |
| 5.3 实验步骤 | 第47-51页 |
| 5.4 实验过程 | 第51-52页 |
| 5.5 实验结果及评估 | 第52-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
