不完备系统中混合数据关联规则挖掘的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的发展背景 | 第12页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第12-13页 |
| ·关联规则概述 | 第13-15页 |
| ·关联规则简介 | 第13-14页 |
| ·关联规则挖掘的研究现状 | 第14页 |
| ·关联规则挖掘存在的问题 | 第14-15页 |
| ·本文的工作 | 第15页 |
| ·本文的组织 | 第15-17页 |
| 第二章 关联规则 | 第17-24页 |
| ·关联规则基本概念 | 第17页 |
| ·关联规则的分类 | 第17-18页 |
| ·经典关联规则算法 | 第18-21页 |
| ·Apriori 算法 | 第19-20页 |
| ·Apriori 算法的改进 | 第20-21页 |
| ·关联规则挖掘的其它方向 | 第21-22页 |
| ·带结论域的关联规则 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 不完备系统中的关联规则挖掘 | 第24-36页 |
| ·不完备信息系统 | 第24-26页 |
| ·信息系统的定义 | 第24页 |
| ·空值定义及产生原因 | 第24-25页 |
| ·空值的常见处理方法 | 第25-26页 |
| ·粗糙集理论 | 第26-27页 |
| ·基于项目集的带结论域的关联规则挖掘 | 第27-31页 |
| ·不完备信息系统中关联规则挖掘 | 第31-35页 |
| ·基本概念 | 第31-32页 |
| ·支持度和置信度的估计值 | 第32-33页 |
| ·支持度和置信度的预测值 | 第33-34页 |
| ·数据实例 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 连续属性离散化 | 第36-46页 |
| ·连续属性离散化的基础知识 | 第36-37页 |
| ·离散化的问题描述 | 第36-37页 |
| ·离散化的基本步骤 | 第37页 |
| ·离散化算法的评价标准 | 第37页 |
| ·离散化方法 | 第37-39页 |
| ·候选断点的选取 | 第39-45页 |
| ·相关概念 | 第39-42页 |
| ·算法描述 | 第42-43页 |
| ·数据实例 | 第43-44页 |
| ·复杂度分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于遗传算法的混合数据关联规则挖掘 | 第46-54页 |
| ·问题提出 | 第46页 |
| ·遗传算法基本理论 | 第46-48页 |
| ·遗传算法的处理流程 | 第46-47页 |
| ·遗传算法的特点 | 第47-48页 |
| ·双层免疫遗传算法(TIGA)模型设计 | 第48-52页 |
| ·编码方案 | 第48-49页 |
| ·适应度函数设计 | 第49页 |
| ·基于个体浓度的自适应抑制和促进的选择策略 | 第49-50页 |
| ·交叉操作 | 第50页 |
| ·变异操作 | 第50页 |
| ·终止条件 | 第50页 |
| ·规则提取 | 第50-51页 |
| ·算法描述 | 第51页 |
| ·复杂度分析 | 第51-52页 |
| ·实验及分析 | 第52-53页 |
| ·实验 | 第52-53页 |
| ·算法比较 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 不完备系统中混合数据关联规则挖掘模型 | 第54-60页 |
| ·算法描述 | 第54-55页 |
| ·算法流程图 | 第55-56页 |
| ·系统的整体设计 | 第56页 |
| ·模块说明 | 第56-59页 |
| ·数据库 | 第56页 |
| ·数据准备 | 第56-57页 |
| ·频繁项目集生成 | 第57-58页 |
| ·规则提取 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录（攻读硕士学位期间发表录用论文） | 第67页 |
