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基于关联规则的物流运输数据挖掘算法的研究

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基于关联规则的物流运输数据挖掘算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-17页
  1.1 研究背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.2.1 数据挖掘研究概况第11-12页
    1.2.2 关联规则研究概况第12-13页
    1.2.3 基于数据挖掘的物流运输的研究概况第13-14页
  1.3 研究目标和内容第14-17页
第二章 数据挖掘的基本模型及算法第17-25页
  2.1 引言第17页
  2.2 数据挖掘基本模型第17-19页
  2.3 数据挖掘算法分类第19-23页
    2.3.1 分类与回归算法第19-21页
    2.3.2 聚类分析算法第21页
    2.3.3 关联分析算法第21-22页
    2.3.4 异常检测算法第22-23页
  2.4 本章小结第23-25页
第三章 关联规则基本概念及算法研究第25-38页
  3.1 引言第25页
  3.2 关联规则基本概念第25-29页
    3.2.1 规则的定义第25-26页
    3.2.2 规则的产生第26页
    3.2.3 规则的评估第26-29页
  3.3 Apriori算法第29-32页
    3.3.1 Apriori算法描述第29-31页
    3.3.2 Apriori算法实例第31-32页
  3.4 FP增长算法第32-36页
    3.4.1 FP增长算法描述第32-33页
    3.4.2 FP增长算法实例第33-36页
  3.5 算法分析第36-37页
  3.6 本章小结第37-38页
第四章 基于复杂网络的关联规则算法改进及优化第38-51页
  4.1 引言第38页
  4.2 复杂网络第38-43页
    4.2.1 复杂网络概念第38-39页
    4.2.2 社群发现算法第39-42页
    4.2.3 基于关联规则复杂网络改进的社群划分算法第42-43页
  4.3 基于复杂网络的关联规则改进算法模型第43-50页
    4.3.1 算法模型第44-45页
    4.3.2 算法实例第45-50页
  4.4 本章小结第50-51页
第五章 基于关联规则的A*改进算法第51-60页
  5.1 引言第51页
  5.2 A*算法概念第51-53页
  5.3 基于关联规则的A*改进算法第53-56页
    5.3.1 算法主要思想第53-54页
    5.3.2 算法步骤流程第54-56页
  5.4 算法实例第56-59页
  5.5 本章小结第59-60页
第六章 基于物流运输数据的运输分析及优化模型第60-71页
  6.1 引言第60页
  6.2 物流运输分析及优化模型的构建第60-62页
    6.2.1 物流运输分析及优化模型框架第60-61页
    6.2.2 物流运输分析及优化模型具体实现第61-62页
  6.3 运输数据网格划分及处理第62-66页
    6.3.1 运输数据网格划分第62-64页
    6.3.2 运输因素关联分析第64-66页
  6.4 物流运输分析与优化第66-70页
    6.4.1 危险品运输分布分析第66-67页
    6.4.2 多因素物流运输优化第67-70页
  6.5 本章小结第70-71页
第七章 总结与展望第71-73页
  7.1 研究总结第71-72页
  7.2 研究展望第72-73页
参考文献第73-76页
附录第76-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间发表的学术论文目录第78页

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