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多维关联规则算法设计
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-17页
   ·数据挖掘的历史背景第10-11页
   ·数据挖掘在商业中的应用第11-15页
     ·数据挖掘在市场营销的应用第11-13页
     ·数据挖掘在电信、金融方面的成功案例第13-15页
   ·各章节内容介绍第15-17页
第二章 关联规则与Apriori算法简述第17-30页
   ·数据挖掘的定义及其分类第17-19页
     ·数据挖掘的定义第17页
     ·数据挖掘的分类第17-19页
   ·关联规则的基本概念及分类第19-24页
     ·研究对象及定义第19-20页
     ·主要参数第20-22页
     ·关联规则的分类第22-24页
   ·Apriori算法简介第24-30页
     ·Apriori算法主要内容第24-25页
     ·Apriori算法伪代码第25-27页
     ·由频繁项集产生关联规则第27页
     ·一些提高算法有效性的方法第27-30页
第三章 寻找多维关联规则中频繁项集方法的总体思路第30-39页
   ·Apriori原始算法不适合挖掘多维关联规则的原因第30-31页
   ·多维关联规则的相关概念第31-32页
     ·多维关联规则的定义第31页
     ·多维关联规则的分类第31-32页
     ·挖掘多维关联规则的方法第32页
   ·基于多维关联规则挖掘的计数器算法的主要思路第32-35页
     ·挖掘数据的前期整理第33页
     ·唯一的一次扫描数据库第33-34页
     ·寻找频繁项集第34-35页
     ·输出强关联规则第35页
   ·计数器算法的伪代码第35-36页
   ·算法编译过程中需要注意的问题第36-39页
     ·如何更有效的由频繁(n-1)-项集生成频繁n-项集第36-37页
     ·如何进一步提高初始扫描效率第37页
     ·如何更有效的判断是否存在更高层次的频繁项集第37-39页
第四章 挖掘多维关联规则的实际应用第39-53页
   ·程序的简单介绍第39-45页
     ·例子程序使用的软硬件说明第39页
     ·程序界面及使用说明第39-45页
   ·程序运行情况及结果第45-51页
     ·随机产生数据库的运行情况第45-47页
     ·使用企业真实数据后的运行情况第47-51页
   ·算法效率评估第51-53页
结束语第53-54页
参考文献第54-56页
附录第56-62页
致谢第62-63页
攻读学位期间发表的学术论文目录第63页

 
 
论文编号BS1285917,这篇论文共63
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