基于关联规则的离群挖掘的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·背景 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘技术 | 第9-10页 |
| ·企业管理应用的需求 | 第10-11页 |
| ·关联规则挖掘的研究现状 | 第11-12页 |
| ·离群数据挖掘的研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题研究的意义和目的 | 第13-14页 |
| ·课题意义 | 第13页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·研究思路及方法 | 第14页 |
| ·本文的内容和安排 | 第14-16页 |
| ·本文的主要内容 | 第14-15页 |
| ·本文的基本框架 | 第15-16页 |
| 第二章 关联规则挖掘的基本研究 | 第16-30页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第16-18页 |
| ·关联规则的挖掘过程 | 第18-19页 |
| ·关联规则挖掘的分类 | 第19-22页 |
| ·关联规则的分类 | 第19-20页 |
| ·多层关联规则挖掘 | 第20-21页 |
| ·多维关联规则挖掘 | 第21-22页 |
| ·关联规则的挖掘算法 | 第22-28页 |
| ·关联规则挖掘经典算法-Apriori算法 | 第22-24页 |
| ·一种基于Apriori算法的改进算法 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 离群数据挖掘的基本研究 | 第30-36页 |
| ·基本概念 | 第30-31页 |
| ·离群数据的定义 | 第30页 |
| ·离群数据挖掘的定义 | 第30-31页 |
| ·离群数据挖掘的主要方法 | 第31-34页 |
| ·基于分布的离群数据挖掘 | 第31-32页 |
| ·基于距离的离群数据挖掘 | 第32-33页 |
| ·基于偏离的离群数据挖掘 | 第33页 |
| ·基于密度的离群数据挖掘 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于关联规则的离群数据挖掘 | 第36-48页 |
| ·研究背景 | 第36页 |
| ·离群数据挖掘过程 | 第36-37页 |
| ·基于规则的交易数据的离群挖掘算法 | 第37-42页 |
| ·预备知识 | 第37-39页 |
| ·算法描述 | 第39-41页 |
| ·算法复杂度分析 | 第41-42页 |
| ·实验1与结果分析 | 第42-43页 |
| ·食品交易数据库数据介绍 | 第42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-43页 |
| ·实验2与结果分析 | 第43-46页 |
| ·求职数据库预处理 | 第43-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于关联规则的离群挖掘系统框架 | 第48-57页 |
| ·离群数据挖掘系统的概述 | 第48-49页 |
| ·数据挖掘系统 | 第48页 |
| ·离群数据挖掘系统 | 第48页 |
| ·数据挖掘系统和离群数据挖掘系统的比较 | 第48-49页 |
| ·离群数据挖掘系统的体系结构 | 第49-52页 |
| ·系统设计要求 | 第49-50页 |
| ·系统功能描述 | 第50-51页 |
| ·系统体系结构 | 第51-52页 |
| ·离群数据挖掘系统的关键技术 | 第52-55页 |
| ·数据预处理技术 | 第52页 |
| ·离群数据挖掘技术 | 第52-54页 |
| ·规则分析技术 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·本文工作总结 | 第57-58页 |
| ·进一步研究的工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间的主要科研工作 | 第64页 |
