Implementarea unor algoritmi pentru generarea de cunostinte

Capitolul 1.

Introducere

1.1.Ce este Data Mining? 

1.2.De ce avem nevoie de data mining?

1.3.Descoperirea de cunoştinţe în bazele de date 

1.4.Domenii de aplicare

1.5.Tema proiectului şi obiective 

1.6.Structura proiectului

Capitolul 2. 
FUNDAMENTAREA TEORETICĂ
2.1.Reguli de asociere 

2.1.1.Concepte de bază

2.1.2.Căutarea seturilor frecvente de elemente 

2.1.2.1.Algoritmul Apriori

2.1.2.2.Identificarea seturilor interesante de elemente 

2.2.Reguli negative de asociere

2.2.1.Generalităţi 

2.2.2.Seturi pozitive de elemente

2.2.3.Seturi negative de elemente 

2.2.4.Căutarea seturilor interesante de elemente

2.2.5.Reguli negative interesante de asociere 

2.3.Cauzalitatea în bazele de date

2.3.1Definiţii 

2.3.2.Partiţionarea datelor 

2.3.3.Descompunerea şi compunerea elementelor cantitative

2.3.4.Descompunerea şi compunerea variabilelor-element

2.3.5.Procedura de partiţionare

2.3.6.Reguli cauzale de interes

Capitolul 3.

SPECIFICAŢIILE APLICAŢIEI

3.1.Scurtă descriere a aplicaţiei

3.2.Funcţiile sistemului

3.3.Interfaţa cu utilizatorul

3.4.Structuri de baze de date şi fişiere

3.5.Comunicarea cu alte sisteme

3.6.Analiza de risc

Capitolul 4.

Proiectarea de detaliu

4.1.Arhitectura programului

4.2.Descrierea componentelor

4.3.Descrierea comunicării între module

4.4.Principalele structuri de date

4.5.Structuri de fişiere

4.6.Proceduri şi funcţii

Capitolul 5.

UTILIZAREA APLICAŢIEI

Capitolul 6.

REALIZAREA, PUNEREA ÎN FUNCŢIUNE ŞI REZULTATE EXPERIMENTALE

6.1.Realizarea programului

6.2.Probleme întâmpinate şi modul lor de rezolvare

6.3.Rezultate experimentale

Capitolul 7.

CONCLUZII

7.1.Ce s-a realizat

7.2.Direcţii de dezvoltare