事务间关联规则挖掘技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 现有关联规则算法存在的问题 | 第11页 |
| 1.4 本文主要工作和结构安排 | 第11-13页 |
| 2 正负关联规则和聚类分析 | 第13-21页 |
| 2.1 关联规则的相关概念 | 第13-15页 |
| 2.1.1 事务内关联规则 | 第14页 |
| 2.1.2 事务间关联规则 | 第14-15页 |
| 2.2 关联规则相关算法 | 第15-16页 |
| 2.2.1 传统关联规则相关算法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 事务间关联规则算法 | 第16页 |
| 2.3 聚类分析的相关概念 | 第16-18页 |
| 2.4 聚类分析算法基本分类 | 第18-19页 |
| 2.5 负关联规则的相关概念 | 第19页 |
| 2.6 负关联规则的现有算法 | 第19-20页 |
| 2.7 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于双策略和聚类分析的事务间关联规则模型 | 第21-31页 |
| 3.1 相关知识 | 第21-22页 |
| 3.2 算法基本流程 | 第22-23页 |
| 3.3 基于双策略模型和聚类分析的事务间关联规则 | 第23-26页 |
| 3.3.1 双策略兴趣分析 | 第23-24页 |
| 3.3.2 聚类预处理 | 第24-25页 |
| 3.3.3 事务间关联规则挖掘 | 第25页 |
| 3.3.4 马尔可夫模型 | 第25-26页 |
| 3.4 实验测试与结果分析 | 第26-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于相关系数和卡方检验的正负关联规则挖掘 | 第31-40页 |
| 4.1 相关知识 | 第31-32页 |
| 4.1.1 概念与定义 | 第31页 |
| 4.1.2 经典算法 | 第31-32页 |
| 4.2 负关联规则 | 第32-33页 |
| 4.2.1 负关联规则的描述方法 | 第32页 |
| 4.2.2 相关系数 | 第32-33页 |
| 4.3 相关系数与卡方检验的结合 | 第33-35页 |
| 4.4 算法思想 | 第35-36页 |
| 4.5 实验测试和结果分析 | 第36-38页 |
| 4.6 负关联规则挖掘技术在多数据库中的应用 | 第38-39页 |
| 4.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 结论 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
