| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13页 |
| 1.4 研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 2 数据挖掘和Apriori算法 | 第15-26页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第15-16页 |
| 2.1.1 数据挖掘的历史 | 第15页 |
| 2.1.2 数据挖掘和传统数据分析的区别 | 第15-16页 |
| 2.1.3 数据挖掘的过程 | 第16页 |
| 2.2 关联规则 | 第16-19页 |
| 2.2.1 关联规则概述 | 第16-17页 |
| 2.2.2 关联规则的分类 | 第17-18页 |
| 2.2.3 关联规则相关定义 | 第18-19页 |
| 2.3 Apriori算法 | 第19-26页 |
| 2.3.1 Apriori算法的计算原理 | 第19页 |
| 2.3.2 Apriori算法的步骤 | 第19-20页 |
| 2.3.3 经典Apriori算法迭代代码 | 第20-22页 |
| 2.3.4 Apriori算法实例分析 | 第22-23页 |
| 2.3.5 Apriori算法的应用 | 第23-25页 |
| 2.3.6 Apriori算法的缺陷 | 第25-26页 |
| 3 交通事故数据与改进Apriori算法相结合的分析 | 第26-38页 |
| 3.1 交通事故的基本要素 | 第26-29页 |
| 3.1.1 交通事故的定义 | 第26-27页 |
| 3.1.2 交通事故的数据特点 | 第27页 |
| 3.1.3 交通事故数据挖掘中的常用关联规则类型 | 第27-28页 |
| 3.1.4 分析交通事故的传统分析方法 | 第28-29页 |
| 3.1.5 传统分析方法与关联规则分析方法的对比 | 第29页 |
| 3.2 交通事故数据内容 | 第29-34页 |
| 3.2.1 我国交通事故数据按层所属的分类 | 第29-31页 |
| 3.2.2 我国交通事故数据采集和记录的主要内容 | 第31-34页 |
| 3.3 已有的两种Apriori改进算法介绍 | 第34页 |
| 3.4 交通事故数据预处理与改进Apriori算法结合的研究 | 第34-38页 |
| 4 改进Apriori算法用于交通事故数据挖掘实例分析 | 第38-57页 |
| 4.1 数据来源 | 第38-41页 |
| 4.2 数据的预处理 | 第41-43页 |
| 4.3 数据的转换 | 第43-48页 |
| 4.4 关联规则挖掘过程 | 第48-54页 |
| 4.5 改进Apriori算法的优势总结 | 第54-55页 |
| 4.6 实验结论 | 第55-57页 |
| 5 结论和展望 | 第57-59页 |
| 5.1 结论 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 作者简历 | 第61-63页 |
| 学位论文数据集 | 第63页 |
