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基于概率图模型的关联规则更新方法与实现

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基于概率图模型的关联规则更新方法与实现
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-14页
  · 研究背景第8-9页
  · 国内外研究现状第9-12页
    · 关联规则更新研究第9-11页
    · 贝叶斯网与关联规则更新第11-12页
  · 本文主要研究内容第12-13页
  · 论文组织结构第13-14页
第2章 背景知识第14-24页
  · 贝叶斯网第14-18页
    · 贝叶斯网的定义第14-16页
    · 贝叶斯网的构建和推理第16-18页
  · 关联规则第18-22页
    · 关联规则的概念和定义第19-20页
    · 数值型关联属性的划分第20-22页
  · Gibbs采样算法第22-23页
  · 本章小结第23-24页
第3章 规则贝叶斯网的构建第24-29页
  · 规则贝叶斯网的基本思想及定义第24-25页
  · 规则贝叶斯网的构建第25-28页
    · 规则贝叶斯网的结构构建第25-27页
    · 规则贝叶斯网的参数计算第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第4章 支持关联规则更新的概率推理第29-33页
  · 问题描述第29页
  · 基于规则贝叶斯网的概率推理第29-32页
  · 本章小结第32-33页
第5章 实验结果与系统实现第33-42页
  · 构建规则贝叶斯网效率测试第33-34页
  · 更新算法的收敛性及有效性等测试第34-35页
  · 基于贝叶斯网的关联规则更新系统简介第35-41页
    · 系统的主要功能简介第36-37页
    · 系统功能设计第37页
    · 系统实现第37-41页
  · 本章小结第41-42页
第6章 总结及展望第42-44页
参考文献第44-47页
附录第47-48页
致谢第48 页

本篇论文共48页,点击这进入下载页面
 
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