组合模式挖掘及其在超市数据分析中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题背景及研究的意义 | 第7-8页 |
| 1.2 数据挖掘的典型过程 | 第8-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.1 国外数据挖掘研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内数据挖掘研究现状 | 第11页 |
| 1.4 课题的研究内容及论文组织结构 | 第11-13页 |
| 1.4.1 课题研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 关联规则挖掘的相关知识 | 第13-24页 |
| 2.1 关联规则的相关概念 | 第13-14页 |
| 2.2 关联规则挖掘的描述 | 第14-15页 |
| 2.3 典型关联规则挖掘算法的分析 | 第15-23页 |
| 2.3.1 Apriori算法简介及过程分析 | 第15-20页 |
| 2.3.2 FP-Growth算法简介及过程分析 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 可决策组合规则及挖掘 | 第24-39页 |
| 3.1 关联规则质量的评价标准 | 第24页 |
| 3.2 兴趣度的介绍 | 第24-26页 |
| 3.3 可决策的组合模式挖掘 | 第26-38页 |
| 3.3.1 问题的引入 | 第26-29页 |
| 3.3.2 组合模式挖掘的基本概念 | 第29-34页 |
| 3.3.3 组合模式挖掘的步骤 | 第34-36页 |
| 3.3.4 组合模式挖掘的算法 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于组合模式挖掘的超市数据分析 | 第39-53页 |
| 4.1 问题的提出 | 第39-40页 |
| 4.2 解决的方案 | 第40页 |
| 4.3 系统功能实现 | 第40-52页 |
| 4.3.1 原始数据表 | 第40-42页 |
| 4.3.2 数据预处理 | 第42-44页 |
| 4.3.3 决策表约简 | 第44-45页 |
| 4.3.4 关联规则的挖掘 | 第45-47页 |
| 4.3.5 可决策组合模式挖掘 | 第47-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 结论 | 第53-54页 |
| 5.2 未来的研究工作 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
