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关联规则挖掘及其在概念检索中的应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-3页 | | Abstract | 第3-7页 | | 第一章 绪论 | 第7-12页 | | ·智能信息检索概述 | 第7-8页 | | ·研究背景 | 第7页 | | ·研究进展 | 第7-8页 | | ·数据挖掘 | 第8-9页 | | ·关联规则 | 第9-10页 | | ·基本关联规则挖掘算法 | 第9页 | | ·关联规则评价 | 第9-10页 | | ·加权挖掘算法 | 第10页 | | ·增量挖掘算法 | 第10页 | | ·本文研究内容 | 第10-12页 | | 第二章 概念检索 | 第12-20页 | | ·基本术语 | 第12页 | | ·概念检索的模型结构 | 第12-14页 | | ·模型结构 | 第12-13页 | | ·概念词典 | 第13页 | | ·概念树 | 第13-14页 | | ·概念检索的方式 | 第14页 | | ·概念检索系统 | 第14-19页 | | ·同义扩展检索 | 第14-15页 | | ·概念联想检索 | 第15-19页 | | ·小结 | 第19-20页 | | 第三章 关联规则挖掘算法研究 | 第20-27页 | | ·基本问题描述 | 第20-21页 | | ·频繁数据项集 | 第20-21页 | | ·关联规则 | 第21页 | | ·关联规则挖掘算法框架 | 第21-23页 | | ·关联规则挖掘算法分析 | 第23-26页 | | ·Apriori算法 | 第23-24页 | | ·DHP算法 | 第24-25页 | | ·FP-growth算法 | 第25-26页 | | ·小结 | 第26-27页 | | 第四章 向量空间模型中关联规则的挖掘 | 第27-37页 | | ·引言 | 第27页 | | ·向量空间模型 | 第27-28页 | | ·文档结构化表示 | 第27-28页 | | ·距离计算的方法 | 第28页 | | ·项目加权关联规则 | 第28-29页 | | ·矩阵加权关联规则的模型 | 第29-31页 | | ·矩阵加权关联规则的挖掘算法 | 第31-33页 | | ·k-权值估计 | 第31-32页 | | ·KWEstimate算法 | 第32-33页 | | ·实验结果 | 第33-36页 | | ·小结 | 第36-37页 | | 第五章 约束关联规则的增量式挖掘算法 | 第37-44页 | | ·引言 | 第37-38页 | | ·约束条件 | 第38页 | | ·MCAR算法 | 第38-42页 | | ·存储结构的优化 | 第40-41页 | | ·类SQL查询语句扩展 | 第41-42页 | | ·项目属性约束挖掘 | 第42页 | | ·实验结果 | 第42-43页 | | ·小结 | 第43-44页 | | 第六章 基于关联规则挖掘的概念检索系统的实现 | 第44-57页 | | ·系统的设计 | 第44-45页 | | ·关键问题的处理 | 第45-49页 | | ·特征提取 | 第45页 | | ·关联库的构建 | 第45-47页 | | ·概念联想扩展 | 第47-49页 | | ·关联库维护 | 第49页 | | ·系统的实现 | 第49-56页 | | ·实验环境 | 第49页 | | ·数据库设计 | 第49-52页 | | ·实验原始材料 | 第52页 | | ·主要功能实现 | 第52-56页 | | ·小结 | 第56-57页 | | 结束语 | 第57-58页 | | 致谢 | 第58-59页 | | 参考文献 | 第59-63页 | | 附录A 在读硕期间完成的论文和科研 | 第63页 |
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论文编号BS914285，这篇论文共63页
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