文摘
英文文摘
论文说明:插图清单、表格清单
独创性声明及学位论文版权使用授权书
致谢
第一章绪论
1.1引言
1.2知识发现的基本概念及一般步骤
1.2.1基本概念
1.2.2 KDD过程
1.3知识发现的核心——数据挖掘
1.3.1数据挖掘的任务
1.3.2数据挖掘的典型方法及工具
1.3.3数据挖掘系统的发展
1.4 KDD面临的挑战
1.5本文的主要内容及组织
1.6本章小结
第二章概念格与扩展概念格
2.1概念格理论及其研究现状
2.1.1基本概念
2.1.2概念格的建造
2.2扩展概念格
2.2.1扩展概念格
2.2.2内涵约简概念格
2.2.3外延约简概念格
2.2.4量化概念格
2.3本章小结
第三章关联规则挖掘研究
3.1引言
3.2关联规则定义及术语
3.3经典关联规则挖掘算法描述与分析
3.3.1 Apriori算法
3.3.2 DHP算法
3.3.3 Partition算法
3.3.4 Sampling算法
3.3.5 FP-Growth算法
3.4本章小结
第四章基于概念格的项目集表示与求解
4.1引言
4.2经典的项集求解算法
4.3基于概念格模型的项目集表示与求解
4.3.1事务集与概念格间的映射
4.3.2相关的性质
4.3.3项目集的表示与求解
4.4本章小结
第五章基于剪枝概念格模型的频繁项集表示与求解
5.1引言
5.2剪枝概念格
5.2.1剪枝概念格的定义
5.2.2剪枝概念格的构造
5.3基于剪枝概念格的频繁项目集表示和求解
5.3.1频繁项目集的表示和求解
5.3.2基于剪枝概念格的频繁项集挖掘算法
5.5.3基于剪枝概念格求解频繁项目集算法实例
5.4实验及性能分析
5.4.1基于概念格求解频繁概念数量的分析
5.4.2算法时空性能的分析和比较
5.5本章小结
第六章总结及展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
附录一攻读硕士学位期间主要科研工作及成果
合肥工业大学;