关联规则挖掘在电子商务中的研究与应用关联规则挖掘在电子商务中的研究与应用Study and Application of association rules mining in E-Commerce目录第一章 绪论.4 1.1 论文的研究背景.4 1.2 论文的选题意义.5 1.3 关联规则挖掘的研究现状.5 1.4 论文研究内容及结构安排.6 第二章数据挖掘与关联规则挖掘技术.7 2.1 基本概念和性质.7 2.2 关联规则的问题描述.8 2.3 关联规则的分类.9 2.4 兴趣度的扩展研究.10 2.5 关联规则的应用.12 2.5.1 商业零售行业.12 2.5.2 金融和保险服务行业.12 2.5.3 科学研究领域.12 2.5.4 电信网络管理.13 2.5.5 其它应用领域.13 2.6 本章小结.13 第三章基于粗集的关联规则挖掘算法.15 3.1 Apriori 算法.15 3.1.1 Apriori 算法基本思想及实现.15 3.1.2 一个数值例子.16 3.1.3 Apriori 算法的性能分析.17 3.1.4 基于 Apriori 的几种改进算法.17 3.2 粗集理论.18 3.2.1 粗集理论的相关概念.18 3.2.2 将粗集理论应用于关联规则挖掘中的优势.21 3.3 基于粗集的关联规则挖掘算法.22 3.3.1 算法相关概念.22 3.3.2 算法流程与具体实现.22 3.3.3 数值的例子.24 第四章 神经网络与自适应共振理论.26 4.1 神经网络概述.26 4.2 人工神经网络的理论基础.27 4.2.1 神经元模型.27 4.2.2 学习规则.29 4.3 自适应共振理论网络.