一类时态关联规则数据挖掘的研究



一类时态关联规则数据挖掘的研究

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一类时态关联规则数据挖掘的研究

论文目录
第一章绪论	第11-42 页
· 关联规则研究概述	第31-36 页
· 引言	第31-32 页
· 关联规则挖掘研究现状与发展趋势	第32-36 页
· 时态关联规则研究进展	第36-39 页
· 时态数据挖掘研究发展	第36-38 页
· 时态关联规则挖掘	第38-39 页
· 本文研究内容	第39-42 页
第二章时态关联规则模型	第42-55 页
· 时态型与时间粒度概念与性质	第42-44 页
· 时态关联规则模型	第44-49 页
· 时态关联规则的分类	第49-55 页
· 不同对象与相同属性的时态关联规则	第49-50 页
· 相同对象与不同属性的时态关联规则	第50-51 页
· 相同对象与相同属性的相邻时态关联规则	第51 页
· 相同对象与相同属性的相连时态关联规则	第51-52 页
· 相同对象与相同属性状态的周期时态关联规则	第52-53 页
· 不同对象与不同属性的时态关联规则	第53-54 页
· 不同对象与不同属性的周期时态关联规则	第54-55 页
第三章时态关联规则挖掘算法	第55-83 页
· 单事件相同时态因子内关联规则挖掘算法	第55-61 页
· 算法	第55-58 页
· 实验结果	第58-61 页
· 单事件周期时态关联规则挖掘算法	第61-67 页
· 算法	第61-63 页
· 实验结果	第63-67 页
· 双事件时态关联规则挖掘算法	第67-73 页
· 算法	第67-68 页
· 实验结果	第68-73 页
· 基于兴趣度的时态数据关联规则挖掘算法	第73-81 页
· 兴趣度模型定义与算法	第74-76 页
· 实验结果	第76-81 页
· 小结	第81-83 页
第四章 Markov Chain模型在时态数据挖掘中的应用	第83-88 页
· Markov链随机过程	第83-85 页
· MARKOV链随机过程在时态数据挖掘中的应用	第85-88 页
总结与展望	第88-89 页
参考文献	第89-96 页
攻读硕士期间公开发表的论文	第96-97 页
致谢	第97 页

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