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关联规则挖掘技术的研究及应用
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关联规则挖掘技术的研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-15页
第一章 绪论第15-32页
　　· 数据挖掘研究的内容与任务第15-18页
　　　　· 数据挖掘研究的内容第15-16页
　　　　· 数据挖掘研究的任务第16-18页
　　· 数据挖掘的方法和技术第18-19页
　　· 数据挖掘的研究现状第19-20页
　　　　· 国外研究现状第19页
　　　　· 国内研究现状第19-20页
　　· 关联规则挖掘的基本概念第20-21页
　　· 事务数据库的特性第21页
　　· 关联规则发现第21-22页
　　· 关联规则挖掘算法的问题描述第22-23页
　　· 关联规则挖掘算法的研究现状第23-29页
　　　　· 关联规则挖掘算法分类第24-29页
　　　　· 关联规则挖掘存在的问题第29页
　　· 课题解决的关键问题第29-30页
　　小结第30-32页
第二章 Apriori及变种算法分析与改进第32-57页
　　· Apriori算法概述第32页
　　· Apriori算法第32-37页
　　　　· Apriori算法描述第32-34页
　　　　· 生成规则第34-35页
　　　　· Apriori算法分析第35-37页
　　· Apriori算法优化与改进第37-41页
　　　　· 减少数据库内部事务的方法第37-38页
　　　　· 基于用户感兴趣项集和项集重要性的改进算法第38-40页
　　　　· 基于矩阵的方法第40-41页
　　· AprioriTid算法第41-42页
　　· AprioriTid算法改进第42-45页
　　　　· AprioriTid算法的优化思想第42-43页
　　　　· 基于事务和项目压缩的AprioriTid改进算法第43-45页
　　· AprioriHybrid算法第45-50页
　　　　· AprioriHybrid算法分析第45-46页
　　　　· 基于压缩事务矩阵相乘的AprioriHybrid算法改进第46-48页
　　　　· 实例分析第48-49页
　　　　· 改进后的AprioriHybrid算法仿真和性能分析第49-50页
　　· DHP算法第50-51页
　　　　· DHP算法要点第50-51页
　　　　· DHP算法描述第51页
　　· 基于抽样技术的DHP改进算法第51-56页
　　　　· 基于抽样技术的DHP改进算法描述第52页
　　　　· 数据库的进一步剪枝第52-53页
　　　　· 实验分析第53-56页
　　小结第56-57页
第三章 关联规则挖掘算法通讯效率分析及算法改进第57-80页
　　· 分布式关联规则挖掘算法第57-60页
　　　　· CD算法第58页
　　　　· DD算法第58-59页
　　　　· FDM算法第59-60页
　　· 分布式关联规则挖掘算法主要问题分析第60-61页
　　· 基本条件及符号约定第61-62页
　　　　· 基本条件第61页
　　　　· 符号约定第61-62页
　　· 分布式决策挖掘算法第62-65页
　　　　· 算法描述第62-64页
　　　　· 通讯复杂性分析第64-65页
　　　　· 计算复杂度分析第65页
　　· 抢先分布式决策挖掘第65-67页
　　　　· 算法描述第65-67页
　　　　· 复杂度分析第67页
　　· 分布式双重决策挖掘算法第67-72页
　　　　· 算法描述第68-70页
　　　　· 算法复杂度分析第70页
　　　　· 规则修剪第70-72页
　　· 实验结果第72-79页
　　小结第79-80页
第四章 关联规则树分类模型的构建与优化第80-97页
　　· 规则学习和决策表第81页
　　· 决策树第81-84页
　　　　· 决策树算法第82-84页
　　· 关联规则树分类模型第84-89页
　　　　· 关联规则树的构建第84-85页
　　　　· 候选规则挖掘第85-86页
　　　　· 规则的选择标准第86-87页
　　　　· 分类器的使用第87-88页
　　　　· 关联规则树分类器参数第88-89页
　　· 实验结果第89页
　　· 结果分析与比较第89-92页
　　　　· 分类器的精确度第90页
　　　　· 分类器的复杂度第90-91页
　　　　· 分类器的效率第91-92页
　　· 分类器阈值的选择第92-96页
　　　　· 最小支持度阈值第92-94页
　　　　· 启发式置信度阈值选择第94-96页
　　小结第96-97页
第五章 基于关联规则挖掘的滑坡监测模型的设计与实现第97-115页
　　· 滑坡监测的背景第97-98页
　　· 滑坡监测数据常规分析第98-99页
　　　　· 滑坡监测数据定性分析第98页
　　　　· 滑坡监测数据定量分析第98-99页
　　· 现有形变监测数据分析方法的不足第99页
　　· 滑坡监测数据挖掘的意义第99-100页
　　· 滑坡监测数据关联规则挖掘的可行性第100-101页
　　· 滑坡监测模型设计第101-114页
　　　　· 模型体系结构和功能框架第101页
　　　　· 系统设计的总体目标第101-102页
　　　　· 数据处理第102-106页
　　　　　　· 数据预处理第103-106页
　　　　· 原型系统实现的关键技术第106-109页
　　　　· 关联规则挖掘第109-114页
　　　　　　· 数据挖掘的规则第109页
　　　　　　· 滑坡模式匹配，找出关于滑坡原因的频繁项集第109-110页
　　　　　　· 过滤候选集，确定滑坡类型第110页
　　　　　　· 滑坡监测资料的关联规则挖掘第110-114页
　　小结第114-115页
第六章 总结与展望第115-119页
　　· 总结第115-117页
　　· 展望第117-119页
参考文献第119-128页
致谢第128-129页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第129-131 页

本篇论文共131页，点击这进入下载页面。
 
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