基于支持度变化的关联规则挖掘算法及实现
| 第一章 综 述 | 第1-13页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·本文的研究意义和目的 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及发展方向 | 第10-11页 |
| ·论文的内容与组织 | 第11-13页 |
| ·新的关联规则挖掘算法的研究与设计 | 第11页 |
| ·新算法的实现和性能分析 | 第11-13页 |
| 第二章 数据挖掘的概念及挖掘方法 | 第13-18页 |
| ·数据挖掘及相关基本概念 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘系统的数据源及分类方法 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 关联规则的基本概念及算法 | 第18-32页 |
| ·关联规则技术的产生及应用 | 第18-19页 |
| ·关联规则的定义及相关概念 | 第19-23页 |
| ·关联规则分类 | 第23-24页 |
| ·关联规则算法 | 第24-31页 |
| ·搜索算法 | 第24页 |
| ·层次算法 | 第24页 |
| ·数据集划分算法 | 第24-25页 |
| ·采样挖掘算法(Sampling) | 第25页 |
| ·几种具体的布尔关联规则算法 | 第25-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于支持度变化的关联规则挖掘算法 | 第32-37页 |
| ·问题的提出 | 第32页 |
| ·新算法要解决的问题及关键 | 第32-33页 |
| ·新的关联规则算法 ReApriori | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 算法的实现和性能分析 | 第37-51页 |
| ·算法实现的构想 | 第37页 |
| ·数据挖掘系统的建立 | 第37-43页 |
| ·系统实验数据的准备:后台数据集市 | 第37-38页 |
| ·系统中间层数据挖掘模块 | 第38-42页 |
| ·定义数据表 | 第38-40页 |
| ·数据的预处理 | 第40-42页 |
| ·关联规则挖掘算法模块 | 第42页 |
| ·关联规则挖掘系统的解释模块 | 第42-43页 |
| ·挖掘系统的前台人机界面 | 第43-44页 |
| ·数据挖掘的图形用户界面组成 | 第43页 |
| ·人机界面的用户类型 | 第43页 |
| ·前台图形用户界面的主要操作 | 第43-44页 |
| ·实验系统的开发运行环境 | 第44页 |
| ·实验数据挖掘系统的具体实现及结果 | 第44-45页 |
| ·关联规则在系统中的存储表达方式 | 第45-48页 |
| ·关联规则的存储方式 | 第45-46页 |
| ·关联规则的表达方法 | 第46-48页 |
| ·数据挖掘系统中两种算法的运行速度分析 | 第48-50页 |
| ·基于开发工具的速度比较 | 第48页 |
| ·实验结果 | 第48-49页 |
| ·实验分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结束语 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第58页 |
