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致谢
第一章数据挖掘
1.1课题研究背景及意义
1.2数据挖掘的产生
1.3数据挖掘技术的过程
1.4数据挖掘方法
1.4.1关联规则挖掘
1.4.2分类与预测
1.4.3聚类
1.5 Web挖掘
1.5.1 Web个性化挖掘的发展历史及国内外研究现状
1.5.2 Web数据挖掘的分类
1.6数据挖掘存在的问题及发展趋势
1.7论文的主要内容与结构
1.8小结
第二章关联规则挖掘理论与算法
2.1关联规则基本理论
2.1.1关联规则基本概念
2.1.2关联规则挖掘类型
2.1.3挖掘关联规则的基本步骤
2.1.4关联规则挖掘与其它研究领域的关系
2.1.5关联规则挖掘的研究现状
2.2关联规则相关算法及分析
2.3经典的Apriori算法
2.3.1几种Apriori的优化方法
2.4基于二进制形式改进算法
2.4.1构造向量集,频繁1-项集产生
2.4.2频繁项集支持矩阵的构造及频繁2_项集的产生
2.4.3生成频繁k-项集
2.4.4频繁项集挖掘算法
2.4.5对FDLG算法的几点说明
2.4.6 FDLG算法算法与其他算法的性能分析和比较
2.5小结
第三章模糊聚类分析挖掘算法特点的分析
3.1模糊聚类分析
3.2模糊聚类的步骤及其关键算法
3.3.1构造动态模糊相似矩阵
3.3.2构造动态模糊相似矩算法实现
3.3本章小结
第四章基于Web使用挖掘的个性化推荐原型系统的实现
4.1个性化推荐系统原型结构
4.2动态网页环境下Web使用记录挖掘的数据采集方法
4.2.1数据采集程序设计
4.2.2实例及分析
4.3预处理
4.4模式分析
4.4.1关联规则挖掘
4.4.2模糊聚类分析
4.5模式分析
4.6小结
第五章总结与展望
5.1工作总结
5.2研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文