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引言
第一章 数据挖掘
1.1 数据挖掘的历史
1.2 数据挖掘的基础讨论
1.2.1 数据挖掘的基本概念
1.2.2 数据挖掘的应用范围
1.2.3 数据挖掘的功能
1.2.4 数据挖掘的分类
1.2.5 数据挖掘存在的问题和发展方向
1.3 数据挖掘常用技术概述
1.3.1 神经网络
1.3.2 决策树
1.3.3 粗糙集
1.3.4 概念格
1.3.5 统计分析方法
1.3.6 遗传算法
第二章 基于基集的关联规则挖掘
2.1 关联规则的一般性描述
2.1.1 基本概念
2.1.2 购物篮分析——一个典型挖掘关联规则的例子
2.1.3 关联规则的分类
2.1.4 挖掘关联规则的基本步骤
2.2 挖掘关联规则的常用算法
2.2.1 Apriori算法
2.2.2 Apriori算法的变形及改进
2.3 基于基集的关联规则挖掘算法
2.3.1 算法基础
2.3.2 基集生成算法
2.3.3 设计支持度函数和权值函数
2.3.4 算法流程
2.3.5 算法示例
2.3.6 性能测试
2.3.7 结论
第三章 基于基集和约简概念格的关联规则挖掘算法
3.1 概念格的基本概念
3.2 概念格的建造和简化
3.2.1 批处理算法
3.2.2 增量式算法
3.2.3 概念格的简化
3.3 一个约简的增量式建格算法
3.3.1 在频繁1项集基础上构建约简概念格
3.3.2 基于约简概念格生成频繁项集
3.4 基于基集和约简概念格的关联规则挖掘
3.4.1 算法伪代码
3.4.2 应用示例
3.4.3 性能测试
3.4.4 结论
第四章 关联规则挖掘在GIS中的应用
4.1 GIS与数据挖掘
4.2 空间关联规则挖掘的补充定义
4.3 空间数据格式转换
4.4 关联规则挖掘算法在GIS上的应用
4.5 剔除空间关联规则中的冗余规则和无意义规则
结束语
本文工作总结
进一步的研究工作
致谢
参考文献
攻博期间取得的研究成果