概念格理论在数据挖掘中的若干问题研究
摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-9页 |
第一章 引言 | 第9-13页 |
·研究背景 | 第9-10页 |
·数据挖掘研究的内容概述 | 第10-11页 |
·概念格在数据挖掘中的研究现状 | 第11-12页 |
·本文的工作及内容组织 | 第12-13页 |
第二章 概念格的属性约简方法研究 | 第13-20页 |
·概念格理论简介 | 第13-15页 |
·概念格的属性约简 | 第15-19页 |
·属性约简的基本概念 | 第15-16页 |
·基于可辨识属性矩阵的约简方法 | 第16-17页 |
·基于赋权图的属性约简 | 第17-19页 |
·本章小结 | 第19-20页 |
第三章 概念格的建造算法研究 | 第20-26页 |
·基于属性矩阵的建造算法 | 第20-24页 |
·实验 | 第24-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第四章 概念格在规则提取中的应用 | 第26-37页 |
·关联规则的快速提取算法 | 第26-31页 |
·相关概念 | 第26-27页 |
·规则提取算法 | 第27-29页 |
·算法分析及实验 | 第29-31页 |
·文本分类规则的快速提取算法 | 第31-36页 |
·相关知识 | 第31-32页 |
·文本分类规则提取 | 第32-35页 |
·实验及结果分析 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第五章 概念格在文本和图像数据中的应用 | 第37-50页 |
·概念格在文本聚类中的应用 | 第37-43页 |
·相关知识 | 第38-39页 |
·基于概念格的文本聚类 | 第39-42页 |
·实验及结果分析 | 第42-43页 |
·概念格在图像关联规则提取中的应用 | 第43-49页 |
·图像表示及相关概念 | 第44-46页 |
·图像关联规则的提取算法 | 第46-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
结束语 | 第50-51页 |
致谢 | 第51-52页 |
参考文献 | 第52-56页 |
作者在学期间所取得的学术成果 | 第56页 |