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致谢
绪言
1本文的主要工作
2本文的内容与组织
第一章数据库知识发现
1.1 KDD
1.1.1 KDD的概述
1.1.2 KDD的处理过程模型
1.1.3 KDD的发展现状
1.1.4 KDD的挑战
1.2数据挖掘
1.2.1数据挖掘与KDD
1.2.2数据挖掘
1.3本章小结
第二章关联规则及其发现
2.1关联规则的定义
2.2关联规则提取方法的研究方向
2.2.1提取方法的研究方向
2.2.2关联规则的兴趣度
2.3发展前景
2.3.1有待进一步研究的问题
2.3.2提取关联规则的应用与前景
2.4本章小结
第三章概念格模型
3.1概念格的定义和基本术语
3.2概念格的构造算法及举例
3.2.1批处理构造算法
3.2.2渐进式构造算法
3.2.3算法举例
3.3本章小结
第四章概念格的扩展模型
4.1概念格的扩展
4.2概念格扩展模型的构造
4.2.1插入算法
4.2.2渐进式构造算法
4.3概念格和粗糙集合的关系
4.4概念格扩展模型的规则提取
4.4.1概念格扩展模型的规则提取
4.4.2规则提取举例
4.5本章小结
第五章概念格扩展模型关联规则挖掘
5.1概念格扩展模型的关联规则挖掘
5.2除去冗余关联规则
5.3相对约简格的关联规则挖掘
5.3.1相对约简格
5.3.2相对约简格的构造
5.3.3相对约简格的关联规则提取
5.4量化概念格扩展模型的关联规则挖掘
5.4.1量化概念格的概念及性质
5.4.2量化格结构及其性质
5.5量化相对约简格的关联规则挖掘
5.5.1量化相对约简格
5.5.2量化相对约简格的构造
5.5.3量化相对约简格的关联规则提取
5.6本章小结
第六章实验
6.1实验比较
6.1.1 Apriori算法与量化相对约简格的算法的时间性能比较
6.1.2 Golois格与量化相对约简格的算法的时间性能比较
6.1.3 Goloi s格与量化相对约简格的算法的空间性能比较
6.2本章小结
第七章结束语
参考文献
研究生期间发表论文及参加的课题