适用于零售数据量化关联规则挖掘算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| Contents | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第12-13页 |
| ·课题的研究现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| ·关联规则现状 | 第13-15页 |
| ·关联规则的发展趋势 | 第15页 |
| ·课题的研究内容 | 第15-17页 |
| ·各章节内容介绍 | 第17-18页 |
| 第二章 相关的背景知识 | 第18-31页 |
| ·关联规则挖掘基本概念 | 第18-22页 |
| ·关联规则定义 | 第18-19页 |
| ·关联规则挖掘的度量标准 | 第19-20页 |
| ·关联规则的基本分类 | 第20-22页 |
| ·量化关联规则挖掘基本概念 | 第22-24页 |
| ·量化关联规则概述 | 第22-23页 |
| ·量化关联规则挖掘度量标准 | 第23-24页 |
| ·量化关联规则挖掘步骤 | 第24-31页 |
| ·数据预处理 | 第25-28页 |
| ·布尔型关联规则挖掘 | 第28-31页 |
| 第三章 零售业数据特点和数据清理步骤 | 第31-37页 |
| ·零售业数据特点 | 第31-33页 |
| ·零售数据的数据清理 | 第33-35页 |
| ·零售数据的空缺值填充 | 第35-37页 |
| 第四章 传统量化关联规则挖掘算法分析与比较 | 第37-52页 |
| ·离散化方法 | 第37-41页 |
| ·离散化方法概述 | 第37-39页 |
| ·离散化方法比较 | 第39-40页 |
| ·离散化辅助技术 | 第40-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-50页 |
| ·基于等区间划分的量化关联规则挖掘 | 第41-45页 |
| ·基于等频划分的量化关联规则挖掘 | 第45-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于模糊聚类的量化关联规则挖掘算法 | 第52-66页 |
| ·算法概述 | 第52-58页 |
| ·模糊聚类算法:FCM算法 | 第53-55页 |
| ·基于聚类的量化关联规则挖掘算法 | 第55-58页 |
| ·算法实现 | 第58-64页 |
| ·实验操作过程 | 第58-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-64页 |
| ·小结 | 第64页 |
| ·算法总结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间发表的论文和获奖 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
