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关联规则挖掘算法研究与应用

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关联规则挖掘算法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第8-14页
  1.1 引言第8页
  1.2 数据挖掘的概念第8页
  1.3 数据挖掘的特点第8-9页
  1.4 数据挖掘的分类第9-11页
  1.5 数据挖掘的过程第11-13页
  1.6 数据挖掘技术在税收领域的应用第13-14页
  1.7 本文算法中所用符号定义第14页
第二章 关联规则挖掘算法第14-31页
  2.1 关联规则挖掘的基本概念第15-17页
  2.2 关联规则的种类第17页
  2.3 关联规则的核心算法 Apriori第17-20页
    2.3.1 Apriori算法的思想第17页
    2.3.2 Apriori算法描述第17-20页
    2.3.3 Apriori算法评估第20页
  2.4 多维关联规则挖掘算法第20-28页
    2.4.1 基本概念第20页
    2.4.2 多维数据模型第20-22页
    2.4.3 多维数据类型上的OLAP操作第22-23页
    2.4.4 多维关联规则挖掘算法Multi_Apriori第23-28页
  2.5 基于约束的多维关联规则挖掘算法第28-31页
    2.5.1 基本概念第28页
    2.5.2 Up_Apriori算法实现步骤第28-30页
    2.5.3 Up_Apriori算法描述第30-31页
第三章 改进的关联规则挖掘算法设计第31-66页
  3.1 Sup_Apriori中事务数据集剪枝第31-33页
    3.1.1 K剪枝第31-32页
    3.1.2 K+1剪枝第32-33页
  3.2 Sup_Apriori中候选集剪枝第33-34页
  3.3 Sup_Apriori中频集的计算第34-40页
    3.3.1 K=2时的频集计算第34-35页
    3.3.2 K>2时的频集计算第35-40页
  3.4 Sup_Apriori算法程序框图第40-42页
    3.4.1 K<3时的流程设计第40-41页
    3.4.2 K≥3时的流程设计第41-42页
  3.5 Sup_Apriori算法实现第42-64页
    3.5.1 算法描述第42-44页
    3.5.2 算法实现第44-64页
  3.6 Sup_Apriori算法复杂性分析第64-66页
    3.6.1 扫描次数分析第64-65页
    3.6.2 时间复杂性分析第65-66页
第四章 关联规则挖掘技术在税收领域的应用第66-79页
  4.1 关联规则挖掘技术在纳税评估中的应用第66-73页
    4.1.1 背景介绍第66-67页
    4.1.2 数据准备第67-68页
    4.1.3 利用 Up_Apriori算法分析挖掘税负数据第68-73页
  4.2 关联规则挖掘技术在稽查选案中的应用第73-79页
    4.2.1 背景介绍第73-74页
    4.2.2 数据准备第74-78页
    4.2.3 利用 Sup_Apriori算法确定案源第78-79页
第五章 总结与展望第79-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-85页
攻读学位期间发表的学术论文目录第85-86页
学位论文评阅及答辩情况表第86页

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