关联规则挖掘在潮州电信宽带业务中的应用



关联规则挖掘在潮州电信宽带业务中的应用

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关联规则挖掘在潮州电信宽带业务中的应用

论文目录
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12-17 页
· 课题需求背景	第12-13 页
· 数据挖掘技术的研究现状	第13-14 页
· 数据挖掘的发展趋势	第14-15 页
· 论文主要内容	第15-17 页
第二章数据挖掘综述	第17-32 页
· 数据挖掘理论基础	第17-20 页
· 数据挖掘的概念	第17 页
· 数据挖掘的定义	第17-18 页
· 知识发现和数据挖掘	第18-19 页
· 数据挖掘与传统数据库查询及统计的区别	第19-20 页
· 数据挖掘系统的分类方法	第20-22 页
· 数据挖掘的主要功能	第22-25 页
· 概念描述(Generalization)	第22 页
· 关联分析(Association)	第22-23 页
· 分类和预测(Classification&Prediction)	第23-24 页
· 聚类分析(Clustering)	第24 页
· 孤立点分析(outlier)	第24-25 页
· 数据挖掘主要方法及技术	第25-31 页
· 分类法和预测法	第25-27 页
· 决策树	第27-28 页
· 聚类法	第28-29 页
· 神经网络	第29-31 页
小结	第31-32 页
第三章关联规则挖掘	第32-42 页
· 什么是关联规则?	第32-34 页
· 关联规则基本概念	第32-33 页
· 关联规则的种类	第33-34 页
· 兴趣度度量	第34-35 页
· 关联规则挖掘技术	第35-41 页
· Apriori算法	第35-39 页
· 由频繁项集产生关联规则	第39 页
· 多层关联规则的挖掘	第39-40 页
· 多维关联规则的挖掘	第40-41 页
小结	第41-42 页
第四章系统设计及实现	第42-58 页
· 数据挖掘的步骤	第42-44 页
· 主题与目标的确定(define problem and goals)	第42-43 页
· 数据准备	第43 页
· 数据挖掘(data mining)	第43-44 页
· 模式评估	第44 页
· 知识表示	第44 页
· 问题分析	第44-46 页
· 系统功能:	第44-45 页
· 任务相关:	第45-46 页
· 系统模型设计	第46-49 页
· 数据预处理	第49-53 页
· 数据选择和集成	第49-50 页
· 数据清理	第50 页
· 数据变换	第50-53 页
· 算法实现	第53-56 页
· 找出频繁项集	第53-55 页
· 产生规则:	第55-56 页
小结	第56-58 页
第五章应用结果分析及展望	第58-65 页
· 关联规则价值衡量的方法	第58-60 页
· 系统客观层面	第58-59 页
· 用户主观层面	第59-60 页
· 模型改进	第60-62 页
· 加入相关度(Correlation)	第60-61 页
· 增加系统参数设置	第61-62 页
· 实验结果分析	第62-64 页
小结	第64-65 页
结论	第65-67 页
参考文献	第67-71 页
致谢	第71页

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