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基于地理位置信息的关联规则挖掘研究与应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-21页
    1.1 课题研究背景及研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 关联规则挖掘算法研究现状第10-13页
        1.2.2 基于地理位置信息的聚类算法研究现状第13页
        1.2.3 基于地理位置信息的关联规则挖掘研究现状第13-14页
    1.3 关联规则挖掘算法概述第14-18页
        1.3.1 关联规则基本概念第14-16页
        1.3.2 关联规则的分类第16-18页
    1.4 论文主要工作第18-19页
    1.5 论文的组织结构第19-21页
第2章 基于地理位置信息的关联规则挖掘方法设计第21-29页
    2.1 实验内容概述第21-22页
    2.2 挖掘方法总体流程第22-23页
    2.3 关键问题设计第23-27页
    2.4 开发实验环境第27页
    2.5 本章小结第27-29页
第3章 实验数据收集与预处理第29-35页
    3.1 实验数据源的获取第29-31页
    3.2 实验数据的预处理第31-32页
    3.3 对地标类型的归并第32-33页
    3.4 本章小结第33-35页
第4章 基于聚类算法的数据转换第35-45页
    4.1 聚类算法比较第35-38页
        4.1.1 基于划分的聚类算法第35-36页
        4.1.2 基于层次的聚类算法第36-37页
        4.1.3 基于密度的聚类算法第37-38页
    4.2 DBSCAN聚类算法第38-40页
    4.3 聚类算法生成布尔型数据库第40-44页
    4.4 本章小结第44-45页
第5章 基于事务集划分的关联规则挖掘第45-63页
    5.1 关联规则挖掘算法比较第45-52页
        5.1.1 经典Apriori算法第45-49页
        5.1.2 Apriori算法的改进研究第49-51页
        5.1.3 Apriori算法的可靠性研究第51-52页
    5.2 基于Apriori改进的FP-Tree算法第52-56页
    5.3 基于事务集划分的关联规则挖掘第56-62页
        5.3.1 粗粒度关联规则挖掘第57-60页
        5.3.2 细粒度关联规则挖掘第60-62页
    5.4 本章小结第62-63页
第6章 基于距离信息扩展的关联规则挖掘第63-67页
    6.1 基于距离的信息扩展方法第63-64页
    6.2 距离信息扩展后的关联规则挖掘第64-66页
        6.2.1 地标点的扩展第64-65页
        6.2.2 扩展后的关联规则挖掘第65-66页
    6.3 本章小结第66-67页
第7章 实验对比与性能分析第67-71页
    7.1 实验对比第67-68页
    7.2 挖掘方法的性能分析第68-69页
    7.3 本章小结第69-71页
结论第71-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第77-79页
致谢第79页

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