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
本篇论文共
71
页,
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。
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