| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 第一节 研究的背景 | 第9-13页 |
| 第二节 选题的意义 | 第13-14页 |
| 第三节 论文主要内容与结构安排 | 第14-17页 |
| 第二章 国内外相关理论研究综述 | 第17-25页 |
| 第一节 数据挖掘的理论基础 | 第17-19页 |
| 第二节 领域驱动数据挖掘研究综述 | 第19-23页 |
| 一、领域驱动数据挖掘的概念提出与模型设计 | 第20页 |
| 二、构建领域驱动挖掘模型与面向领域的挖掘结果评价模型 | 第20-21页 |
| 三、领域驱动数据挖掘的应用研究 | 第21-22页 |
| 四、领域驱动数据挖掘研究现状总结 | 第22-23页 |
| 第三节 领域驱动的决策树算法改进研究综述 | 第23-24页 |
| 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 领域驱动的人机交互式决策树模型研究 | 第25-45页 |
| 第一节 决策树分类算法 | 第25-28页 |
| 第二节 从数据驱动的被动式到领域驱动的人机交互式 | 第28-36页 |
| 一、领域驱动决策树的可行性分析 | 第29-31页 |
| 二、领域驱动决策树的人机交互式设计 | 第31-35页 |
| 三、领域驱动的人机交互式决策树模型 | 第35-36页 |
| 第三节 决策树分枝价值与分枝转移 | 第36-41页 |
| 一、决策树分枝的价值 | 第36-37页 |
| 二、分枝转移及其效益差 | 第37-41页 |
| 第四节 基于最大分枝价值的算法模型 | 第41-44页 |
| 一、搜寻有效分枝转移的算法模型 | 第41-42页 |
| 二、以“最大分枝价值”为度量准则的分裂属性选择算法模型 | 第42-43页 |
| 三、领域驱动的人机交互式决策树算法模型 | 第43-44页 |
| 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 实验验证及其结果分析 | 第45-65页 |
| 第一节 实验数据集 | 第45-47页 |
| 第二节 领域知识及其矩阵量化表示 | 第47-50页 |
| 第三节 实验结果与决策分析 | 第50-64页 |
| 一、静态的类别效益矩阵 | 第50-53页 |
| 二、动态的类别效益矩阵 | 第53-57页 |
| 三、动态的类别效益矩阵+不可变属性的转化属性值代价矩阵 | 第57-60页 |
| 四、动态的类别效益矩阵+全部属性的转化属性值代价矩阵 | 第60-64页 |
| 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 本人在读期间完成的研究成果 | 第75页 |
