关联规则挖掘算法的研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·背景 | 第12-14页 |
| ·关联规则挖掘简介 | 第14页 |
| ·关联规则挖掘的研究现状 | 第14-16页 |
| ·关联规则挖掘的今后研究方向 | 第16-18页 |
| ·本文所做工作及实际意义 | 第18-19页 |
| ·本文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 关联规则 | 第20-34页 |
| ·概述 | 第20-23页 |
| ·关联规则的分类 | 第23-24页 |
| ·关联规则挖掘的算法分类 | 第24-26页 |
| ·经典apriori算法分析 | 第26-34页 |
| ·算法分析 | 第26-31页 |
| ·算法优化 | 第31-34页 |
| 第三章 基于加权思想的关联规则挖掘算法 | 第34-49页 |
| ·几个定义 | 第34-36页 |
| ·加权支持度的计算方法 | 第36-38页 |
| ·算法实现 | 第38-42页 |
| ·算法测试 | 第42-47页 |
| ·测试环境 | 第42页 |
| ·测试数据的生成 | 第42-46页 |
| ·对比测试 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于散列的关联规则挖掘算法 | 第49-65页 |
| ·算法的主要思想 | 第49-50页 |
| ·寻找频繁1-项集和频繁2-项集 | 第50-52页 |
| ·动态缩减被扫描的事务和候选项集 | 第52-54页 |
| ·完整的Apriori_BH算法 | 第54-57页 |
| ·算法测试 | 第57-63页 |
| ·测试环境 | 第57-58页 |
| ·测试数据的生成 | 第58-62页 |
| ·对比测试 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-65页 |
| 第五章 两种算法在超市零售中的具体应用 | 第65-72页 |
| ·福泰隆超市介绍 | 第65页 |
| ·两个算法在超市中的具体应用 | 第65-68页 |
| ·实际应用效果 | 第68-72页 |
| ·方案一 | 第69页 |
| ·方案二 | 第69-70页 |
| ·结论 | 第70-72页 |
| 第六章 结束语 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第80-81页 |
| 附录A 生成数据表 | 第81-83页 |
| 附录B 超市中商品编号和商品名称记录表 | 第83-84页 |
| 附录C 超市中一台pos机记录的数据 | 第84-86页 |
