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基于兴趣度的关联规则挖掘 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-10页 | | 第1章 绪论 | 第10-16页 | | ·论文研究的背景与意义 | 第10-11页 | | ·国内外发展现状 | 第11-14页 | | ·国外研究现状 | 第11-13页 | | ·国内研究现状 | 第13-14页 | | ·论文的内容与组织结构 | 第14-16页 | | ·论文研究的内容 | 第14页 | | ·论文的组织结构 | 第14-16页 | | 第2章 关联规则相关概念与分类 | 第16-22页 | | ·引言 | 第16页 | | ·关联规则的基本概念 | 第16-20页 | | ·关联规则相关定义 | 第16-18页 | | ·关联规则的性质 | 第18-20页 | | ·关联规则的分类 | 第20-21页 | | ·关联规则挖掘步骤 | 第21页 | | ·本章小结 | 第21-22页 | | 第3章 Apriori算法及其改进算法 | 第22-39页 | | ·Apriori算法概述 | 第22-27页 | | ·Apriori算法思想 | 第22-23页 | | ·Apriori算法产生频繁项目集 | 第23-27页 | | ·基于Apriori算法的改进算法 | 第27-28页 | | ·一种新的Apriori算法的改进算法 | 第28-33页 | | ·Fp-growth算法 | 第29页 | | ·频繁项集筛选算法（SHAI-FP-growth） | 第29-33页 | | ·频繁项集筛选算法(SHAI-FP-growth)的实现 | 第33-36页 | | ·试验及结果分析 | 第36-37页 | | ·试验 | 第36-37页 | | ·实验结果分析 | 第37页 | | ·本章小结 | 第37-39页 | | 第4章 兴趣度模型的引入及研究 | 第39-50页 | | ·兴趣度模型的提出 | 第39-40页 | | ·支持度-置信度框架 | 第39-40页 | | ·支持度-置信度框架的局限性 | 第40页 | | ·兴趣度模型概述 | 第40-42页 | | ·兴趣度研究现状 | 第40-41页 | | ·几种典型的兴趣度 | 第41-42页 | | ·PSA兴趣度的提出及分析 | 第42-48页 | | ·PS兴趣度(Piantesky-Shapiro) | 第42-46页 | | ·PS兴趣度(Piantesky-Shapiro)的缺陷 | 第46页 | | ·PSA兴趣度 | 第46-48页 | | ·实例分析 | 第48-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 第5章 基于PSA的关联规则挖掘 | 第50-63页 | | ·引言 | 第50页 | | ·基于PSA兴趣度关联规则挖掘的原理分析 | 第50-52页 | | ·基于PSA兴趣度关联规则挖掘的实现 | 第52-58页 | | ·产生频繁项目集 | 第52-56页 | | ·生成关联规则 | 第56-57页 | | ·基于PSA兴趣度的关联规则挖掘的性能分析 | 第57-58页 | | ·实验与结果分析 | 第58-62页 | | ·产生频繁项目集 | 第58-61页 | | ·PSA产生规则 | 第61页 | | ·试验结果分析 | 第61-62页 | | ·本章小结 | 第62-63页 | | 结论 | 第63-64页 | | 参考文献 | 第64-69页 | | 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 | | 致谢 | 第70页 |
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论文编号BS637089，这篇论文共70页
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