关联规则挖掘算法的研究与改进
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘综述 | 第10-18页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘的技术分类及知识表示模式 | 第14-18页 |
| ·数据挖掘研究的发展趋势 | 第18页 |
| ·本文的研究内容、研究方法 | 第18-19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第2章 关联规则挖掘概述 | 第20-30页 |
| ·关联规则的定义及性质 | 第20-22页 |
| ·关联规则的挖掘步骤 | 第22页 |
| ·关联规则挖掘算法分类 | 第22-24页 |
| ·关联规则挖掘算法的研究现状 | 第24-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 经典关联规则算法-Apriori算法 | 第30-37页 |
| ·Apriori算法 | 第30-34页 |
| ·算法描述 | 第30-32页 |
| ·算法举例 | 第32-33页 |
| ·算法特点及局限性 | 第33-34页 |
| ·Apriori算法的优化算法 | 第34-36页 |
| ·基于数据分割算法 | 第34-35页 |
| ·基于散列算法 | 第35页 |
| ·基于采样算法 | 第35页 |
| ·FP-growth算法 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第4章 Om-Apriori算法 | 第37-44页 |
| ·Op-Apriori算法 | 第37-38页 |
| ·Om-Apriori算法的提出 | 第38-39页 |
| ·三种算法的性能比较 | 第39-40页 |
| ·实例分析 | 第40-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第5章 SMApriori算法 | 第44-50页 |
| ·MApriori算法 | 第44页 |
| ·SMApriori算法的提出 | 第44-45页 |
| ·两种算法的性能比较 | 第45-46页 |
| ·实例分析 | 第46-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结和展望 | 第50-52页 |
| ·本文研究的意义、目的和内容 | 第50页 |
| ·本文的主要创新点 | 第50-51页 |
| ·本文的不足之处及工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况 | 第57页 |
