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基于本体的多层关联规则算法与知识管理模型研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
绪论第9-16页
 1. 课题背景及实际意义第9-11页
 2. 本体分析第11-14页
 3. 课题来源第14页
 4. 研究内容及组织结构第14-16页
第一章 关联规则概述第16-26页
   ·关联规则的基本概念和问题描述第17-18页
   ·关联规则的分类第18-19页
   ·关联规则挖掘算法第19-25页
     ·经典频繁集方法第19-20页
     ·频繁集算法的几种优化方法第20-21页
     ·其他的频繁集挖掘算法第21-22页
     ·多层和多维关联规则的挖掘第22-24页
     ·利润约束关联规则挖掘第24页
     ·并行关联规则挖掘和分布式关联规则挖掘第24-25页
 本章小结第25-26页
第二章 基于本体的多层关联数据挖掘第26-41页
   ·问题的提出第26-27页
   ·基于本体的多支持度多层挖掘算法的基本概念第27-28页
     ·基本概念和问题描述第27页
     ·关于多层关联挖掘方法总结第27-28页
   ·相关工作第28-33页
     ·OBDM 算法第28-31页
     ·对Apriori 算法改进的算法第31-32页
     ·Apriori 算法改进的算法和OBDM 算法总结第32-33页
   ·基于本体的多支持度多层关联规则算法第33-39页
     ·相关定义第34-35页
     ·构建本体的概念层次结构及多层次关联规则算法第35-38页
     ·算法性能分析第38页
     ·实验数据与分析第38-39页
 本章小结第39-41页
第三章 基于本体的多层关联知识管理模型研究第41-48页
   ·知识管理第41页
   ·知识管理现状分析第41-42页
   ·基于本体的多层关联知识管理模型框架第42-45页
   ·基于本体的多层关联知识管理模型研究示例第45-46页
     ·数据挖掘领域简介第45页
     ·数据挖掘领域本体分析第45页
     ·数据挖掘领域基于本体的多层关联知识管理的实现第45-46页
 本章小结第46-48页
第四章 算法在超市数据库中的挖掘应用第48-57页
   ·算法平台的体系结构第48-51页
     ·数据准备阶段第48页
     ·建模与挖掘体系第48-49页
     ·结果展示与模式评价第49-51页
   ·零售业特征第51-52页
   ·实施背景第52-53页
   ·超市销售数据的多层关联规则挖掘第53-55页
 本章小结第55-57页
总结与展望第57-58页
参考文献第58-60页
攻读硕(博)士学位期间发表的学术论文第60-61页
致谢第61-62页

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