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基于关联规则的数据挖掘算法的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10页
    1.2 关联规则的描述第10-14页
        1.2.1 关联规则的基本概念和性质第10-12页
        1.2.2 关联规则挖掘算法第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-15页
    1.4 本文的主要研究内容第15-16页
第2章 关联规则数据挖掘算法分析第16-30页
    2.1 Apriori算法的分析第16-21页
        2.1.1 Apriori算法的基本思想第16页
        2.1.2 Apriori算法的具体描述第16-19页
        2.1.3 算法举例演示第19-20页
        2.1.4 Apriori算法性能分析第20-21页
    2.2 FP-growth算法及分析第21-28页
        2.2.1 FP-growth算法思想第21页
        2.2.2 FP-growth算法的具体描述第21-23页
        2.2.3 FP-growth算法举例第23-27页
        2.2.4 FP-growth算法性能分析第27-28页
    2.3 本章小结第28-30页
第3章 基于节点列表的改进算法PPV第30-44页
    3.1 PPV算法的基本思想第30-31页
    3.2 算法的具体描述第31-38页
        3.2.1 PPC-tree的定义和构建第31-33页
        3.2.2 节点列表Node-list的定义和性质第33-38页
    3.3 算法的时间复杂度分析第38页
    3.4 实验结果分析第38-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第4章 基于节点集的改进算法FIN第44-56页
    4.1 改进算法FIN的基本思想第44页
    4.2 改进算法FIN的具体描述第44-49页
        4.2.1 POC-tree的定义和构建第45-47页
        4.2.2 节点集Nodesets的定义和性质第47-49页
    4.3 FIN算法的具体描述第49-52页
    4.4 实验及评价第52-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第5章 增量式更新算法的研究第56-70页
    5.1 关联规则更新方法概述第56-57页
    5.2 快速更新FUP算法的分析第57-60页
        5.2.1 FUP算法的基本思想第57页
        5.2.2 算法的执行过程描述第57-59页
        5.2.3 FUP算法性能分析第59-60页
    5.3 改进的增量算法IFUP第60-65页
        5.3.1 算法的基本思想第60-65页
    5.4 改进算法IFUP实例分析第65-67页
    5.5 实验结果及分析第67-69页
    5.6 本章小结第69-70页
第6章 总结与展望第70-72页
    6.1 总结第70页
    6.2 展望第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-78页
硕士期间获奖情况及发表论文第78-80页
附录1第80-86页
附录2第86-90页

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