数据挖掘中关联规则算法的研究与实现

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数据挖掘中关联规则算法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-13页
  1.1 研究关联规则的意义第9页
  1.2 关联规则研究现状及分析第9-12页
  1.3 本文的主要研究内容第12页
  1.4 本文的组织结构第12-13页
第二章 相关内容介绍第13-20页
  2.1 数据挖掘第13-15页
    2.1.1 数据挖掘概念第13页
    2.1.2 数据挖掘步骤第13-14页
    2.1.3 数据挖掘任务第14-15页
  2.2 关联规则第15-17页
    2.2.1 关联规则基本概念第15-16页
    2.2.2 最大频繁集和闭项集第16页
    2.2.3 约束问题第16-17页
  2.3 关联规则算法介绍第17-19页
    2.3.1 Apriori算法第17-18页
    2.3.2 DualMiner算法第18页
    2.3.3 Mafia算法第18-19页
  2.4 本章小结第19-20页
第三章 带有模糊约束的频繁集发现第20-31页
  3.1 约束的分类及性质第20-21页
  3.2 模糊约束第21-23页
    3.2.1 模糊约束的性质第21-23页
  3.3 基于分段双向约束的bi-Constraints算法第23-29页
    3.3.1 算法的主要思路第23-26页
    3.3.2 算法使用的结构第26页
    3.3.3 bi-Constraints算法第26-27页
    3.3.4 实验结果第27-29页
    3.3.5 结论第29页
  3.4 本章小结第29-31页
第四章 基于粒计算的最大频繁集发现算法第31-50页
  4.1 挖掘最大频繁集第31-36页
    4.1.1 最大频繁集概念第31-32页
    4.1.2 最大频繁集算法第32-36页
  4.2 最大频繁集发现算法GrGMFI第36-42页
    4.2.1 数据表示第36-37页
    4.2.2 有向图第37-39页
    4.2.3 挖掘算法第39-40页
    4.2.4 裁剪策略第40页
    4.2.5 静态排序第40-41页
    4.2.6 限定规则后项时的裁减第41-42页
    4.2.7 位图计数方法第42页
    4.2.8 位图压缩第42页
  4.3 实验结果第42-45页
  4.4 实例分析第45-49页
  4.5 本章小结第49-50页
第五章 总结与展望第50-52页
  5.1 研究总结第50页
  5.2 研究展望第50-52页
参考文献第52-55页
发表论文和科研情况说明第55-56页
致谢第56页

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