数据挖掘中关联规则算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·知识发现 | 第9-10页 |
| ·KDD处理过程 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘概述 | 第10-13页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘使用的主要方法 | 第12页 |
| ·数据挖掘算法评价标准 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘方法国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文所作工作及组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 关联规则挖掘 | 第17-26页 |
| ·基本概念 | 第17-19页 |
| ·关联规则的分类 | 第19页 |
| ·关联规则挖掘的基本步骤 | 第19-20页 |
| ·关联规则经典算法 | 第20-23页 |
| ·Apriori算法 | 第20-21页 |
| ·Apriori算法描述 | 第21-22页 |
| ·Apriori算法的不足 | 第22页 |
| ·Apriori算法的优化技术 | 第22-23页 |
| ·关联规则的主要研究方向和典型算法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于粒计算的关联规则挖掘算法 | 第26-57页 |
| ·粒计算理论概述 | 第26-31页 |
| ·粒计算的基本概念 | 第26-27页 |
| ·基于 Rough集的粒计算 | 第27-28页 |
| ·其他几种常用的粒计算框架 | 第28-30页 |
| ·粒计算的发展方向及其主要应用 | 第30-31页 |
| ·基于粒计算的关联规则挖掘算法 | 第31-47页 |
| ·基于粒计算关联规则的数据模型及相关定义 | 第31-32页 |
| ·算法设计思想及描述 | 第32-36页 |
| ·算法实例验证及特点分析 | 第36-38页 |
| ·算法的实现与应用 | 第38-46页 |
| ·算法实验结果比较 | 第46-47页 |
| ·基于粒计算的多维多层关联规则挖掘算法 | 第47-56页 |
| ·多维和多层关联规则的挖掘 | 第47-49页 |
| ·概念分层及一般化识别编码 | 第49-53页 |
| ·基于粒计算的多维多层关联规则挖掘算法 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于遗传算法的关联规则挖掘 | 第57-71页 |
| ·遗传算法基础 | 第57-59页 |
| ·遗传算法的产生及发展 | 第57-58页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第58-59页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第59-64页 |
| ·染色体编码方法 | 第59-60页 |
| ·适应度函数(Fitness Function) | 第60-61页 |
| ·遗传算子 | 第61-62页 |
| ·控制参数选择 | 第62-63页 |
| ·终止条件 | 第63-64页 |
| ·基于遗传算法的关联规则挖掘 | 第64-69页 |
| ·遗传算法用于数据挖掘概述 | 第64-65页 |
| ·一种改进的遗传算法用于关联规则挖掘 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士期间公开发表的论文 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
