| 基于时序逻辑的关联规则挖掘方法的研究 | 第1-42页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要内容和组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 基本概念 | 第12-15页 |
| ·关联规则的有关概念 | 第12-13页 |
| ·关联规则挖掘的一般过程 | 第13-14页 |
| ·时序关联规则的有关理论 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 基于时序逻辑的同事物同属性的关联规则挖掘 | 第15-23页 |
| ·基本概念及问题描述 | 第15-18页 |
| ·挖掘算法 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 基于时序逻辑不同事物同属性的关联规则挖掘 | 第23-32页 |
| ·基本概念及问题描述 | 第23-26页 |
| ·挖掘算法 | 第26-28页 |
| ·规则的缩减 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第五章 实验分析 | 第32-36页 |
| 第六章 总结与展望 | 第36-37页 |
| 【参考文献】 | 第37-42页 |
| The Research Based on Time Series Logic for Data Mining of Association Rules | 第42-81页 |
| Abstract | 第43-46页 |
| Chapter 1 Introduction | 第46-52页 |
| ·Background | 第46-47页 |
| ·Research Significance | 第47-48页 |
| ·Research Actuality | 第48-50页 |
| ·The Main Content and Organization Structure | 第50-52页 |
| Chapter 2 Basic Concepts | 第52-56页 |
| ·The Concept of Association Rules | 第52-54页 |
| ·General Process of Mining Association Rules | 第54页 |
| ·The Theory of Time Series Association Rules | 第54-55页 |
| ·Chapter Summary | 第55-56页 |
| Chapter 3 Association Rules Mining of the Same Thing with Same Attribute Based on the Time Series Logic | 第56-65页 |
| ·Basic Concepts and Problem Description | 第56-60页 |
| ·Mining Algorithms | 第60-64页 |
| ·Chapter Summary | 第64-65页 |
| Chapter 4 Association Rule Mining of Different Things with Same Attribute Based on the Time Series Logic | 第65-75页 |
| ·Basic Concepts and Problem Description | 第65-68页 |
| ·Mining Algorithms | 第68-72页 |
| ·Reduction Rules | 第72-74页 |
| ·Chapter summary | 第74-75页 |
| Chapter 5 Experimental Analysis | 第75-79页 |
| Chapter 6 Summary and Outlook | 第79-81页 |
| 数据挖掘技术与时序关联规则挖掘研究综述 | 第81-133页 |
| 摘要 | 第82-85页 |
| 第一章 引言 | 第85-88页 |
| ·研究背景 | 第85页 |
| ·研究过程 | 第85-86页 |
| ·研究领域的发展趋势 | 第86-88页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第88-109页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第88-89页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第88页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第88-89页 |
| ·数据挖掘的基本功能 | 第89-94页 |
| ·概念描述 | 第90页 |
| ·关联分析 | 第90-91页 |
| ·分类和预测 | 第91-92页 |
| ·聚类分析 | 第92页 |
| ·孤立点分析 | 第92-93页 |
| ·Web挖掘 | 第93-94页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第94页 |
| ·按挖掘的对象分类 | 第94页 |
| ·按挖掘的任务分类 | 第94页 |
| ·按挖掘的方法分类 | 第94页 |
| ·按挖掘的知识分类 | 第94页 |
| ·数据挖掘常用的知识表示与方法 | 第94-105页 |
| ·广义知识挖掘 | 第95页 |
| ·关联知识挖掘 | 第95-96页 |
| ·类知识挖掘 | 第96-104页 |
| ·分类(Classification) | 第96-101页 |
| ·聚类(Clustering) | 第101-104页 |
| ·预测型知识挖掘 | 第104页 |
| ·特异型知识挖掘 | 第104-105页 |
| ·数据挖掘的应用领域 | 第105-106页 |
| ·数据挖掘的历史、现状与发展趋势 | 第106-109页 |
| 第三章关联规则挖掘的理论和算法研究 | 第109-121页 |
| ·关联规则的有关概念 | 第109-111页 |
| ·关联规则挖掘的分类 | 第111-112页 |
| ·根据规则中所处理的值的类型划分 | 第111页 |
| ·根据规则中数据维数划分 | 第111-112页 |
| ·根据规则中所涉及的抽象层划分 | 第112页 |
| ·重要的关联规则算法及分析 | 第112-120页 |
| ·经典的频集算法 | 第112-113页 |
| ·频集算法的优化 | 第113-115页 |
| ·HASH算法(DHP) | 第113页 |
| ·基于划分的方法 | 第113-114页 |
| ·基于采样的方法 | 第114页 |
| ·基于栈变换的算法 | 第114-115页 |
| ·动态项目集计数 | 第115页 |
| ·基于约束的关联规则挖掘 | 第115页 |
| ·变支持度的关联规则挖掘 | 第115-116页 |
| ·FP-树频集算法 | 第116-117页 |
| ·多层关联规则挖掘 | 第117-118页 |
| ·多维关联规则挖掘 | 第118-119页 |
| ·算法的比较分析 | 第119-120页 |
| ·进一步的研究方向 | 第120-121页 |
| 第四章时序关联规则挖掘 | 第121-133页 |
| ·时序数据的特点 | 第121-122页 |
| ·时序数据挖掘的研究 | 第122-126页 |
| ·趋势分析 | 第122-123页 |
| ·相似性搜索 | 第123-124页 |
| ·时序关联规则挖掘 | 第124-125页 |
| ·周期模式挖掘 | 第125-126页 |
| ·时序挖掘的历史、现状与发展趋势 | 第126-128页 |
| 【参考文献】 | 第128-133页 |
| A Survey on Data Mining Technology and Time Series Association Rules Mining | 第133-191页 |
| Abstract | 第134-138页 |
| Chapter 1 Introduction | 第138-141页 |
| ·Background | 第138-139页 |
| ·Research Process | 第139页 |
| ·The Development Tendency in the Research Areas | 第139-141页 |
| Chapter 2 Data Mining Technology | 第141-167页 |
| ·Basic Concepts of Data Mining | 第141-142页 |
| ·The Definitions of Data Mining | 第141-142页 |
| ·The Steps of Data Mining | 第142页 |
| ·Basic Functions of Data Mining | 第142-148页 |
| ·Concept Description | 第143-144页 |
| ·Associate Analysis | 第144-145页 |
| ·Classification and Forecasting | 第145-146页 |
| ·Cluster Analysis | 第146页 |
| ·Outlier Analysis | 第146-147页 |
| ·Web Mining | 第147-148页 |
| ·Classification of Data Mining | 第148-149页 |
| ·Classification of Data Mining Aim | 第148-149页 |
| ·Classification of Data mining Tasks | 第149页 |
| ·Classification of Data Mining Methods | 第149页 |
| ·Classification of Data Mining Knowledge | 第149页 |
| ·The Common Knowledge Representation and Method of Data Mining | 第149-163页 |
| ·Generalization Knowledge Discovery | 第150页 |
| ·Association Knowledge Discovery | 第150-151页 |
| ·Class Knowledge Discovery | 第151-161页 |
| ·Classification | 第151-158页 |
| ·Clustering | 第158-161页 |
| ·Predictive Knowledge Discovery | 第161页 |
| ·Exception Knowledge Discovery | 第161-163页 |
| ·The Application Areas of Data Mining | 第163-164页 |
| ·History, Current and Development Tendency of Data Mining | 第164-167页 |
| Chapter 3 Research on Theory and Algorithms of Association Rules Mining | 第167-183页 |
| ·Concepts of Association Rules | 第167-169页 |
| ·Classification of Association Rules Mining | 第169-170页 |
| ·Classification Based on the Treated Value in Rules | 第169-170页 |
| ·Classification Based on the Data Dimension in Rules | 第170页 |
| ·Classification Based on the Abstraction Layer in Rules | 第170页 |
| ·The Important Algorithm and Analysis about Association Rule Mining | 第170-181页 |
| ·Classical Algorithm of Frequency Sets | 第171-172页 |
| ·Optimization Algorithm of Frequency Sets | 第172-174页 |
| ·Hash algorithm (DHP) | 第172页 |
| ·Division method | 第172-173页 |
| ·Sampling method | 第173页 |
| ·Stack transformation algorithm | 第173-174页 |
| ·Dynamic item-set counting algorithm | 第174页 |
| ·The Mining Algorithm of Constraint-Based Association Rules | 第174页 |
| ·An Algorithm of Mining Association Rules with Change Support | 第174-176页 |
| ·FP-tree Algorithm | 第176-177页 |
| ·Multi-Level Association Rules Mining Algorithm | 第177-178页 |
| ·Multi-Dimensional Association Rules Mining Algorithm | 第178-180页 |
| ·Analysis and Comparison of Algorithms | 第180-181页 |
| ·Further Research | 第181-183页 |
| Chapter 4 Time Series Association Rule Mining | 第183-191页 |
| ·The Characteristics of Time Series Data | 第183-184页 |
| ·Research on Time Series Data Mining | 第184-189页 |
| ·Tendency Analysis | 第184-185页 |
| ·Similarity Research | 第185-187页 |
| ·Time series association rule mining | 第187-188页 |
| ·The cycle mode mining | 第188-189页 |
| ·History、 Current and Development Tendency of Time Series Data Mining | 第189-191页 |
| 致谢 | 第191页 |
