基于FP树的关联规则算法改进研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究意义 | 第9页 |
| ·研究内容与目的 | 第9页 |
| ·本文的组织结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘理论基础 | 第11-16页 |
| ·数据挖掘概念 | 第11页 |
| ·数据挖掘特点 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘过程 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘功能 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘发展趋势 | 第14-16页 |
| 第三章 关联规则挖掘研究综述 | 第16-26页 |
| ·关联规则概念 | 第16-17页 |
| ·Apriori算法 | 第17-22页 |
| ·Apriori算法基本思想 | 第17-19页 |
| ·Apriori算法例子 | 第19-21页 |
| ·Apriori算法缺点以及改进 | 第21-22页 |
| ·FP-growth算法 | 第22-26页 |
| ·FP-growth算法思想 | 第22-23页 |
| ·FP-growth算法例子 | 第23-25页 |
| ·FP-growth算法缺点 | 第25-26页 |
| 第四章 基于关联聚集度的FP树算法改进 | 第26-44页 |
| ·关联聚集度 | 第26-29页 |
| ·关联聚集度概念 | 第26-27页 |
| ·关联聚集度确定 | 第27-29页 |
| ·时间效率优先的DFP-Tree构造 | 第29-37页 |
| ·FP-Tree前缀性质 | 第29-30页 |
| ·时间效率优先的数据结构重组织 | 第30-32页 |
| ·DFP-Tree算法思想 | 第32-33页 |
| ·DFP-Tree算法例子 | 第33-36页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第36-37页 |
| ·FP-数组技术 | 第37-40页 |
| ·约束子树 | 第37-39页 |
| ·FP-数组 | 第39-40页 |
| ·DFPmine算法 | 第40-44页 |
| ·DFPmine算法描述 | 第40-42页 |
| ·DFPmine算法性能测试 | 第42-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-45页 |
| ·总结 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 个人简历及论文发表情况 | 第49-50页 |
