| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·课题的研究内容 | 第9-10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘理论与技术 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·数据挖掘综述 | 第11-16页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘过程 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘方法 | 第16-19页 |
| ·人工神经网络(Artificial Neural Networks) | 第16-17页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithms) | 第17页 |
| ·决策树(Decision Trees) | 第17-18页 |
| ·关联分析(Associations) | 第18页 |
| ·序列模式分析(Sequential Patterns) | 第18页 |
| ·分类分析(Classifiers) | 第18-19页 |
| ·聚类分析(Clustering) | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 关联规则挖掘理论 | 第21-37页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·关联规则基础知识 | 第21-26页 |
| ·基本概念 | 第21-23页 |
| ·挖掘过程 | 第23-24页 |
| ·关联规则分类 | 第24-26页 |
| ·关联规则挖掘方法 | 第26-36页 |
| ·经典Apriori 算法 | 第26-29页 |
| ·Apriori 算法的优化方法 | 第29-32页 |
| ·FP-growth 算法 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 分布式关联规则挖掘研究 | 第37-49页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·分布式关联规则挖掘方法综述 | 第37-42页 |
| ·数据分布(DD)算法 | 第38页 |
| ·计数分布(CD)算法 | 第38-39页 |
| ·快速分布式关联规则挖掘(FDM）算法 | 第39-42页 |
| ·一种高效的分布式关联规则挖掘(ED-ARM)算法 | 第42-48页 |
| ·基本概念 | 第42-43页 |
| ·算法思想 | 第43-45页 |
| ·哈希表的构建 | 第45页 |
| ·算法描述 | 第45-47页 |
| ·性能评价 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 关联规则的增量式更新 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·关联规则更新方法概述 | 第49-52页 |
| ·关联规则更新情况分类 | 第49-50页 |
| ·快速更新(FUP)算法 | 第50-51页 |
| ·增量式更新(IUA)算法 | 第51-52页 |
| ·基于FP-tree 的频繁项目集增量式更新(FIUP)算法 | 第52-58页 |
| ·基本概念 | 第52-53页 |
| ·支持度变大且数据库同时增加和减少时的更新方法 | 第53-55页 |
| ·支持度变小且数据库同时增加和减少时的更新方法 | 第55-57页 |
| ·性能评价 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
