论文研究

这篇论文探讨了Apriori算法在数据挖掘中的应用。

本论文探讨了政府使用计算机化流程预测人类行为的能力，关注缺乏透明度的严重关注。论文提出一个全面的概念框架，了解透明性在自动预测建模中的作用。分析了预测建模过程的信息流，提出了实现透明度的策略。论文寻求透明性的根源，分析了限制透明度的反对论点。最后，论文提供了一个创新的政策框架，以实现透明度。

第1章 绪论 1 1.1 课题的背景、目的与意义 1 1.2 国内外现状 1 第2章 系统需求分析 3 2.1 需求概括 3 2.1.1 目标 3 2.1.2 用户类和特征 3 2.1.2 运行环境 3 2.2 可行性分析 3 2.3 系统功能需求 4 2.4 业务流程分析 4 2.4.1 前台开发的业务流程分析 5 2.4.2 后台开发的业务流程分析 5 2.5 相关技术简介 6 2.5.1 JSP技术 6 2.5.2 Microsoft SQL Server2008 6 2.5.3 WEB服务 7 2.5.4 连接数据库与javascript 9 2.5.5 CSS层 9 第3章 概要设计 11 3.1 系统结构图 11 3.2 数据流程分析 11 第4章 详细设计 13 4.1 数据库设计 13 4.1.1 E-R图 13 4.1.2 基本表设计 14 4.2 功能模块设计 16 4.2.1 前台开发的功能模块设计 17 4.2.2 后台开发的功能模块设计 18 第5章 系统实现 19 5.1 数据库的连接 19 5.2 系统页面的设计与实现 20 5.3 前台开发的功能实现 20 5.3.1 用户管理模块的实现 21 5.3.2 用户资料修改模块的实现 23 5.3.3 购物车模块的实现 24 5.3.4 订单查询模块的实现 26 5.3.5 商品信息浏览模块的实现 26 5.4 后台开发的功能实现 28 5.4.1 管理员登录模块的实现 28 5.4.2 添加商品模块的实现 29 5.4.3 订单管理模块的实现 31 5.4.4 会员管理模块的实现 32 5.4.5 公告管理模块的实现 33 第6章 系统调试 35 6.1 测试计划 35 6.1.1 测试方案 35 6.1.2 测试项目 35 6.2 测试项目结果 35 6.3 测试总结 39 第7章 总结与期望 40 致谢 41 参考文献 42

这篇文章的第二部分，共三部分，涵盖了大量关于数据挖掘的研究论文。

从给定文件的信息中，我们可以提取和总结出以下IT知识点： 1. 数据挖掘的概念与发展：数据挖掘是通过算法搜索大量数据中隐藏信息的过程，目的是为人类服务。随着数据量的急剧增长，数据挖掘成为研究热点，备受关注。在数据挖掘领域，聚类是一个核心工具，其研究具有特殊重要性。 2. PAM算法的介绍与应用场景：PAM（Partitioning Around Medoids）算法是经典的K-中心聚类算法，通过选择簇中的中心点来代表整个簇。PAM算法对异常值和孤立点有良好的鲁棒性，并能处理不同类型的数据点。尤其适用于小数据集，但对输入参数较为敏感。 3. 遗传算法的概念与优势：遗传算法是一类模仿生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择和遗传学原理来解决问题。广泛应用于各种优化和搜索问题，尤其在问题空间较大时，能快速找到全局最优解。 4. 遗传算法与PAM结合的优势：PAM算法对输入参数敏感，研究者尝试引入遗传算法优化输入参数，提高聚类质量和算法效率。结合遗传算法的PAM（GPAM）能够提升聚类准确性和运行速度，有助于更高效地处理数据挖掘任务。 5. PAM算法的具体步骤与原理：PAM算法首先随机选择每个簇的初始中心点，然后根据与中心点的相异度将剩余对象分配给最近的簇。通过替换非代表对象和中心点的不断迭代，提升聚类质量。聚类质量的评估依赖于代价函数，用于判断替换是否能提升聚类效果。 6. 数据挖掘中的k中心点算法与k均值算法对比：k中心点算法与k均值算法主要区别在于，前者使用簇中的中心点作为参照，而后者使用均值。k均值算法对离群点敏感，易受极端值影响，导致聚类结果失真，而k中心点算法更为健壮。 7. 数据挖掘中的聚类问题及其解决策略：聚类问题是将数据集中的对象分组，使同组对象相似度高，不同组对象相似度低。PAM算法通过反复迭代优化中心点选择，提升聚类效果。通过这些知识点的详细解释，了解在数据挖掘领域如何改进经典聚类算法，结合优化算法解决实际问题，实现更高效智能数据处理。

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