关联规则挖掘技术研究
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 数据挖掘概述 | 第7-9页 |
| 1．1．1 问题的提出 | 第7页 |
| 1．1．2 数据挖掘研究现状及面临的挑战 | 第7-9页 |
| 1．2 关联规则概述 | 第9页 |
| 1．3 本文的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第11-17页 |
| 2．1 数据挖掘的定义 | 第11-12页 |
| 2．2 数据挖掘的流程 | 第12-13页 |
| 2．3 数据挖掘的功能 | 第13-14页 |
| 2．4 数据挖掘的应用 | 第14-17页 |
| 第三章 关联规则挖掘技术 | 第17-37页 |
| 3．1 关联规则的基本概念和问题描述 | 第17-18页 |
| 3．2 关联规则的分类 | 第18-19页 |
| 3．3 关联规则挖掘的算法 | 第19-31页 |
| 3．3．1 算法分类 | 第19-21页 |
| 3．3．2 典型算法介绍 | 第21-29页 |
| 3．3．3 其他的频集挖掘方法 | 第29-31页 |
| 3．4 关联规则价值衡量的方法 | 第31-33页 |
| 3．4．1 系统客观层面 | 第31-32页 |
| 3．4．2 用户主观层面 | 第32-33页 |
| 3．5 关联规则挖掘结果的可视化 | 第33-37页 |
| 3．5．1 二维矩阵表示法 | 第33-34页 |
| 3．5．2 有向图表示法 | 第34页 |
| 3．5．3 改进的矩阵表示法 | 第34-35页 |
| 3．5．4 规则多边形表示法 | 第35-37页 |
| 第四章 关联规则挖掘中的隐私保护 | 第37-45页 |
| 4．1 隐私保护的背景知识 | 第37-38页 |
| 4．2 隐私保护关联规则挖掘 | 第38-40页 |
| 4．2．1 关联规则模型的扩展 | 第38页 |
| 4．2．2 敏感性规则隐藏的思想 | 第38-39页 |
| 4．2．3 示例 | 第39-40页 |
| 4．3 关联规则隐藏算法描述 | 第40-44页 |
| 4．3．1 降低支持度的规则隐藏 | 第40-41页 |
| 4．3．2 降低置信度的规则隐藏 | 第41-44页 |
| 4．4 结论 | 第44-45页 |
| 第五章 Apr iori算法的改进及扩展 | 第45-57页 |
| 5．1 发现频繁项目集 | 第45-48页 |
| 5．1．1 新算法的理论依据 | 第45-46页 |
| 5．1．2 实例数据比较 | 第46-48页 |
| 5．2 由频繁项集产生关联规则 | 第48-49页 |
| 5．2．1 产生关联规则的改进算法一 | 第48-49页 |
| 5．2．2 产生关联规则的改进算法二 | 第49页 |
| 5．3 新算法的完整描述 | 第49-51页 |
| 5．4 基于类别关联规则的扩展 | 第51-57页 |
| 5．4．1 类别关联规则的基本概念 | 第51页 |
| 5．4．2 类别关联规则的挖掘过程 | 第51-52页 |
| 5．4．3 实例仿真 | 第52-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 在读期间发表论文 | 第65页 |
