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声明
第一章绪论
1.1课题的提出和意义
1.2数据挖掘概述
1.3关联规则挖掘概述
1.4本课题的国内外研究现状
1.5本文的研究内容与目标
1.6本文的贡献
1.7本文的组织
第二章数掘挖掘的基本理论与经典的关联规则挖掘算法
2.1关联规则的基本理论
2.1.1关联规则的基本概念
2.1.2关联规则挖掘的方法步骤
2.1.3关联规则的种类
2.1.4关联规则挖掘的任务
2.2 Apriori算法
2.2.1Apriori算法流程
2.2.2候选集生成与利用Apriori属性剪枝
2.2.3性能分析
2.3 FP-growth算法
2.3.1FP树
2.3.2FP-growth算法流程
2.3.3性能分析
2.4对关联规则挖掘算法的一些改进
2.5小结
第三章基于粗集的单维布尔关联觇则的挖掘算法
3.1引言
3.2挖掘关联规则的DM_R算法
3.2.1使用等价类概念挖掘候选项集
3.2.2使用多个最小支持度阈值挖掘频繁项集
3.2.3关联规则的生成
3.3本章小结
第四章基于位阵的更新最大频繁项集算法
4.1引言
4.1.1相关的概念与理论
4.1.2最大频繁项集的更新
4.2更新最大频繁项集的算法
4.2.1最大频繁项集的增量式更新算法(情况1)
4.2.2最大频繁项集的增量式更新算法(情况2)
4.2.3最大频繁项集的增量式更新算法(情况3)
4.3仿真分析
4.3.1实验数据的介绍
4.3.2仿真分析
4.4本章小结
第五章结束语
5.1本文工作总结
5.2有待进一步研究的问题
参考文献
附录
致谢
攻读硕士期间发表的论文和主要研究成果