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声明
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1关联规则挖掘研究的现状
1.2.2数据挖掘中分类预测应用的研究现状
1.3 本文主要研究内容和所做工作
1.4 研究方法和论文框架结构
第二章 关联规则挖掘及更新概述
2.1 数据挖掘概述
2.1.1数据挖掘技术的产生和概念
2.1.2数据挖掘的过程
2.1.3数据挖掘功能
2.2 关联规则挖掘与更新概述
2.2.1 关联规则挖掘概述
2.2.2关联规则挖掘的经典算法概述
2.2.3增量关联规则更新概述
第三章 面向分类预测的增量关联规则更新算法
3.1 算法的必要性
3.2 minsup和minconf改变时的分类预测增量关联规则更新算法
3.2.1算法基础
3.2.2算法描述
3.2.3 算法有效性实验及结果分析
3.3 数据增加时的分类预测增量关联规则更新算法
3.3.1算法基础
3.3.2算法描述
3.3.3算法有效性实验及结果分析
3.4 数据减少时的分类预测增量关联规则更新算法
3.4.1算法基础
3.4.2算法描述
3.4.3算法有效性实验及结果分析
第四章 银行信贷风险分类系统设计应用实例与检测评价
4.1 实验环境及系统功能模块介绍
4.1.1 实验环境
4.1.2系统功能模块
4.2 数据库连接设置
4.3导入数据
4.4 银行信贷数据的预处理
4.4.1数据准备及数据描述
4.4.2数据离散化
4.4.3属性约减
4.5 分类增量关联规则的获取
4.5.1最小支持度改变时的关联规则获取
4.5.2正增量关联规则获取
4.5.3负增量关联规则获取
第五章 总结和展望
5.1总结
5.2展望
参考文献
致谢
研究生在校期间的科研成果