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第1章 引 言1

1.1 研究背景1

1.1.1 空间数据挖掘2

1.1.2 多媒体数据挖掘2

1.1.3 时序数据挖掘2

1.1.4 Web数据挖掘3

1.1.5 不确定数据挖掘3

1.2 研究内容及意义4

1.2.1 国内外研究综述4

1.2.2 关联规则挖掘问题的研究现状与成果6

1.2.3 研究的意义7

1.2.4 研究主要内容7

1.3 数据挖掘概述8

1.3.1 数据挖掘概念8

1.3.2 数据挖掘的起源8

1.3.3 数据挖掘的主要问题9

1.3.4 数据挖掘的功能9

1.4 数据挖掘的方法10

1.5 数据挖掘面临的问题12

1.5.1 挖掘方法和用户交互问题13

1.5.2 性能问题13

1.5.3 关于数据库类型的多样性问题13

1.6 数据挖掘的发展趋势13

1.7 研究展望13

第2章 关联规则数据挖掘15

2.1 关联规则概述15

2.2 关联规则的分类16

2.3 Apriori算法17

2.3.1 算法描述17

2.3.2 算法的性能瓶颈19

2.3.3 算法的优化19

2.4 FP-growth算法20

2.4.1 算法描述21

2.4.2 算法分析23

第3章 基于关系代数的关联规则挖掘24

3.1 关系代数的相关概念24

3.1.1 传统的集合运算24

3.1.2 专门的关系运算27

3.2 基于关系代数的Apriori算法31

3.2.1 算法的基本思想32

3.2.2 算法分析36

3.3 发现最大频繁项集和频繁闭项集36

3.4 仿真实验及结果分析38

3.4.1 实验环境和实验数据38

3.4.2 算法性能比较38

3.4.3 数据样本量对算法的影响38

3.4.4 支持度对算法的影响39

3.5 挖掘最大频繁项集和频繁闭项集40

3.5.1 算法性能分析41

3.5.2 去除冗余规则41

第4章 聚类分析数据挖掘42

4.1 聚类统计量42

4.1.1 距 离43

4.1.2 匹配系数45

4.1.3 相似系数46

4.2 系统聚类法47

4.2.1 基本思想47

4.2.2 系统聚类的方法47

第5章 时间序列和序列模式挖掘50

5.1 时间序列定义50

5.2 时间序列预测的常用方法51

5.2.1 确定性时间序列预测方法51

5.2.2 随机时间序列预测方法51

5.2.3 其他方法51

5.3 时间序列的相似性搜索51

5.3.1 时间序列相似性搜索52

5.3.2 时间序列相似性查找54

5.3.3 规范变换的查找方法55

5.4 序列挖掘的基本方法56

5.5 序列挖掘的算法58

5.5.1 AprioriAll算法58

5.5.2 AprioriSome算法59

5.5.3 GSP算法61

第6章 数据挖掘在网络入侵检测中的应用62

6.1 网络入侵检测数据集63

6.1.1 MIT LL数据集63

6.1.2 KDD CUP99数据集63

6.2 Weka数据挖掘应用研究66

6.2.1 Weka简介66

6.2.2 数据转换66

6.3 Weka拒绝服务攻击关联分析67

6.3.1 数据预处理67

6.3.2 关联规则分析68

6.3.3 关联规则挖掘系统设计70

6.4 Excel关联规则挖掘72

6.5 拒绝服务攻击聚类分析77

6.5.1 聚类分析简介77

6.5.2 数据预处理77

6.5.3 K-Means算法79

6.5.4 数据聚类分析79

6.6 拒绝服务攻击序列模式挖掘80

6.6.1 序列模式的概念80

6.6.2 序列模式算法81

6.6.3 数据预处理82

6.6.4 序列模式挖掘83

第7章 其他应用研究84

7.1 鸢尾花数据挖掘84

7.2 茶叶病虫害预警中的研究和应用85

7.2.1 数据预处理86

7.2.2 关联规则挖掘87

7.3 农村居民消费结构和水平的聚类分析88

7.3.1 我国农村居民消费情况的直观数值88

7.3.2 我国农村居民消费结构的聚类分析89

7.4 多媒体图像挖掘的关联规则挖掘93

7.4.1 多媒体数据挖掘93

7.4.2 多媒体图像关联规则挖掘94

7.4.3 多媒体图像关联规则解析96

参考文献97

后记102