分布式系统下关联规则挖掘的研究与实现
| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| 1．1 引言 | 第8-10页 |
| 1．1．1 数据挖掘的产生背景 | 第8页 |
| 1．1．2 数据挖掘定义 | 第8-9页 |
| 1．1．3 数据挖掘研究现状 | 第9-10页 |
| 1．2 数据挖掘的相关知识 | 第10-13页 |
| 1．2．1 数据挖掘的分类 | 第10页 |
| 1．2．2 数据挖掘的数据来源 | 第10-11页 |
| 1．2．3 数据挖掘的步骤 | 第11-12页 |
| 1．2．4 数据挖掘的应用 | 第12-13页 |
| 1．3 数据仓库、OLAP与数据挖掘 | 第13-16页 |
| 1．4 数据挖掘的未来发展趋势 | 第16-17页 |
| 1．5 论文的结构组织 | 第17-19页 |
| 第二章 关联规则挖掘 | 第19-46页 |
| 2．1 关联规则的基本概念 | 第19-20页 |
| 2．2 关联规则的分类 | 第20-21页 |
| 2．3 关联规则挖掘算法 | 第21-35页 |
| 2．3．1 Apriori算法 | 第21-24页 |
| 2．3．2 AprTidRec算法 | 第24-26页 |
| 2．3．3 AprTidReC算法实现 | 第26-35页 |
| 2．4 关联规则挖掘的兴趣度研究 | 第35-38页 |
| 2．4．1 兴趣度研究的意义 | 第35页 |
| 2．4．2 客观兴趣度 | 第35-36页 |
| 2．4．3 主观兴趣度 | 第36-37页 |
| 2．4．4 关联规则相似性兴趣度的研究 | 第37-38页 |
| 2．5 多层与多维关联规则挖掘 | 第38-41页 |
| 2．5．1 多层关联规则挖掘 | 第38-39页 |
| 2．5．2 多维关联规则挖掘 | 第39-41页 |
| 2．6 关联规则的增量式更新 | 第41-42页 |
| 2．6．1 IUA算法 | 第41-42页 |
| 2．6．2 PIUA算法 | 第42页 |
| 2．7 关联规则价值衡量方法 | 第42-44页 |
| 2．7．1 系统客观层面 | 第43页 |
| 2．7．2 用户主观层面 | 第43-44页 |
| 2．8 本章小结 | 第44-46页 |
| 第三章 分布式关联规则挖掘的基本原理和方法 | 第46-64页 |
| 3．1 问题的提出 | 第46页 |
| 3．2 并行/分布式挖掘算法 | 第46-59页 |
| 3．2．1 CD算法 | 第47-48页 |
| 3．2．2 DD算法 | 第48-49页 |
| 3．2．3 FDM算法 | 第49-59页 |
| 3．3 分布式系统下实现关联规则挖掘的两种方案 | 第59-62页 |
| 3．3．1 方案(一) | 第59-60页 |
| 3．3．2 方案(二) | 第60-62页 |
| 3．3．3 两种方案的比较 | 第62页 |
| 3．4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 分布式关联规则挖掘的系统实现 | 第64-67页 |
| 4．1 系统设计 | 第64-65页 |
| 4．2 系统运行过程 | 第65-66页 |
| 4．3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第67-71页 |
| 5．1 局部关联规则挖掘模块测试 | 第67-69页 |
| 5．2 分布式关联规则挖掘系统的总体测试 | 第69-70页 |
| 5．3 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论及展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
