| 序论 | 第1-7页 |
| 第一章 数据挖掘综述 | 第7-15页 |
| 1．1 数据挖掘 | 第7-8页 |
| 1．2 数据概化 | 第8-10页 |
| 1．2．1 数据立方体 | 第9页 |
| 1．2．2 面向属性的数据归纳 | 第9-10页 |
| 1．3 分类 | 第10-12页 |
| 1．3．1 决策树分类方法 | 第10-11页 |
| 1．3．2 基于粗糙集的分类方法 | 第11-12页 |
| 1．3．3 其他的分类方法 | 第12页 |
| 1．4 聚类分析 | 第12-15页 |
| 1．4．1 划分方法 | 第13页 |
| 1．4．2 层次方法 | 第13页 |
| 1．4．3 其它聚类方法 | 第13-15页 |
| 第二章 挖掘大型数据库中的关联规则 | 第15-28页 |
| 2．1 关联规则 | 第15-16页 |
| 2．2 关联规则挖掘算法-Apriori算法 | 第16-23页 |
| 2．2．1 Apriori基本算法 | 第16-19页 |
| 2．2．2 AprioriTid算法 | 第19-22页 |
| 2．2．3 AprioriHydrid算法 | 第22页 |
| 2．2．4 Apriori算法的其它改进形式 | 第22-23页 |
| 2．3 由频繁项目集产生强关联规则 | 第23-24页 |
| 2．4 最大频繁项目集挖掘 | 第24-28页 |
| 第三章 基于分治策略的关联规则挖掘算法 | 第28-37页 |
| 3．1 基于分治策略的关联规则挖掘算法 | 第28-32页 |
| 3．2 基于分治策略的关联规则增量式更新算法 | 第32-37页 |
| 3．2．1 IUA算法和NEWIUA算法简介 | 第33-34页 |
| 3．2．2 基于分治策略的关联规则增量式更新算法 | 第34-37页 |
| 第四章 关联规则的推广 | 第37-50页 |
| 4．1 多层关联规则挖掘 | 第37-40页 |
| 4．1．1 多层关联规则概念 | 第37-38页 |
| 4．1．2 对所有层使用相同最小支持度的多层关联规则挖掘 | 第38-39页 |
| 4．1．3 对不同层使用不同的最小支持度的多层关联规则挖掘 | 第39-40页 |
| 4．1．4 去掉冗余的多层关联规则 | 第40页 |
| 4．2 量化关联规则挖掘 | 第40-44页 |
| 4．2．1 量化关联规则的有关概念 | 第41-42页 |
| 4．2．2 量化属性区间的划分 | 第42-43页 |
| 4．2．3 兴趣度问题 | 第43-44页 |
| 4．2．4 挖掘量化关联规则的算法 | 第44页 |
| 4．3 序贯模式挖掘 | 第44-47页 |
| 4．3．1 序贯模式的有关概念 | 第44-46页 |
| 4．3．2 序贯模式挖掘算法 | 第46-47页 |
| 4．4 基于约束的关联规则挖掘 | 第47-50页 |
| 结束语 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |