关联规则挖掘算法研究
| 第一章 知识发现概述 | 第1-29页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·KDD的定义及其发展 | 第13-15页 |
| ·KDD的处理过程 | 第15-16页 |
| ·KDD的常用方法和技术 | 第16-20页 |
| ·统计分析方法 | 第16-17页 |
| ·遗传算法(GeneticAlgorithms) | 第17页 |
| ·粗糙集合(Rough Sets) | 第17-18页 |
| ·决策树(Decision Trees) | 第18-19页 |
| ·神经网络(Neural Networks) | 第19页 |
| ·概念格(Concept Lattice) | 第19-20页 |
| ·其他方法 | 第20页 |
| ·KDD的基本任务 | 第20-22页 |
| ·关联规则 | 第21页 |
| ·分类分析 | 第21-22页 |
| ·聚类分析 | 第22页 |
| ·序列模式分析 | 第22页 |
| ·KDD的应用及研究重点 | 第22-26页 |
| ·KDD的应用 | 第22-24页 |
| ·KDD的研究重点 | 第24-26页 |
| ·本文的课题来源和内容组织 | 第26-27页 |
| ·本文课题来源 | 第26-27页 |
| ·本文的内容组织 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第二章 关联规则挖掘基础 | 第29-43页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·关联规则定义及术语 | 第29-31页 |
| ·经典关联规则挖掘算法描述与分析 | 第31-42页 |
| ·Apriori算法 | 第32-37页 |
| ·DHP算法 | 第37-38页 |
| ·Partition算法 | 第38-39页 |
| ·Sampling算法 | 第39-40页 |
| ·FP-Growth算法 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第三章 关联规则挖掘算法的改进算法 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·相关概念扩展 | 第44-45页 |
| ·CSR算法 | 第45-48页 |
| ·CSR算法描述 | 第45-47页 |
| ·实例 | 第47-48页 |
| ·CR:对CSR算法的进一步改进 | 第48-51页 |
| ·CR算法描述 | 第48-49页 |
| ·实例 | 第49-51页 |
| ·实验结果及其分析 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第四章 MARMS系统框架设计 | 第53-62页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·典型分布式关联规则挖掘算法及分析 | 第54-55页 |
| ·MARMS系统框架原型 | 第55-61页 |
| ·Agent简介 | 第55-57页 |
| ·MARMS的基本组成和工作流程 | 第57-58页 |
| ·MARMS中的Agent个体模型 | 第58-61页 |
| ·分割Agent | 第58-59页 |
| ·挖掘Agent | 第59-60页 |
| ·通信Agent | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第五章 结束语 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-73页 |
| 攻读硕士学位期间参加研究的课题和发表的论文 | 第73页 |
