基于关联规则算法的超市应用分析

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基于关联规则算法的超市应用分析
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-13页
  1.1 课题研究背景第9页
  1.2 选题意义第9-10页
  1.3 国内外相关领域研究现状第10-11页
  1.4 论文组织结构第11-13页
第二章 数据挖掘和零售业第13-20页
  2.1 数据挖掘相关概念第13-16页
    2.1.1 概述第13页
    2.1.2 数据挖掘过程第13-15页
    2.1.3 数据挖掘常用技术第15-16页
  2.2 数据挖掘在超市中的应用第16-19页
    2.2.1 超市的行业特点第16-17页
    2.2.2 超市的数据特点第17页
    2.2.3 消费者购物心理第17-18页
    2.2.4 数据挖掘在超市应用的可行性第18-19页
  2.3 小结第19-20页
第三章 数据预处理及关联规则综述第20-38页
  3.1 数据预处理第20-26页
    3.1.1 数据预处理的必要性第20-21页
    3.1.2 数据预处理的主要方法第21页
    3.1.3 数据清理第21-23页
    3.1.4 数据变换第23-24页
    3.1.5 数据集成第24页
    3.1.6 数据归约第24-26页
  3.2 关联规则第26-29页
    3.2.1 关联规则的定义第27页
    3.2.2 关联规则分类第27-28页
    3.2.3 关联规则挖掘第28-29页
    3.2.4 关联规则应用第29页
  3.3 经典APRIORI算法第29-37页
    3.3.1 Apriori算法基本思想第30页
    3.3.2 Apriori算法描述第30-32页
    3.3.3 Apriori算法实例第32-34页
    3.3.4 Apriori算法性能分析第34-35页
    3.3.5 Apriori算法的改进第35-37页
  3.4 本章小结第37-38页
第四章 APRIORI的改进算法和关联规则价值度量第38-56页
  4.1 基于布尔矩阵的APRIORI算法第38-40页
    4.1.1 基于布尔矩阵的Apriori算法思想第38-39页
    4.1.2 算法示例第39-40页
  4.2 改进的APRIORI_CM算法第40-51页
    4.2.1 改进算法的基本思想第40-42页
    4.2.2 算法步骤描述第42-43页
    4.2.3 算法伪代码描述第43-46页
    4.2.4 算法示例第46-49页
    4.2.5 算法性能分析第49-51页
  4.3 关联规则的价值度量第51-55页
    4.3.1 关联规则存在的问题第51-53页
    4.3.2 关联规则的兴趣度度量第53-54页
    4.3.3 算法示例第54-55页
  4.4 小结第55-56页
第五章 基于关联规则算法的超市应用及结果分析第56-66页
  5.1 应用背景第56页
  5.2 实践环境说明第56-57页
  5.3 系统模型与执行流程第57-58页
  5.4 功能实践第58-65页
    5.4.1 数据预处理第58-61页
    5.4.2 关联规则挖掘第61-65页
    5.4.3 挖掘结果分析第65页
  5.5 本章小结第65-66页
总结与展望第66-68页
总结第66-67页
展望第67-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
个人简历、工硕就读期间发表论文第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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