| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1．1 数据挖掘的定义 | 第8页 |
| 1．2 数据挖掘技术的定位 | 第8-10页 |
| 1．3 数据挖掘的特点 | 第10页 |
| 1．4 数据挖掘技术的过程和分类 | 第10-15页 |
| 1．4．1 数据挖掘的目的 | 第10-11页 |
| 1．4．2 数据挖掘的过程 | 第11-12页 |
| 1．4．3 数据挖掘的分类 | 第12-14页 |
| 1．4．4 数据挖掘研究和应用的挑战性 | 第14-15页 |
| 1．5 关联规则的挖掘 | 第15-17页 |
| 1．5．1 关联规则的定义 | 第15-16页 |
| 1．5．2 挖掘关联规则应注意的问题 | 第16-17页 |
| 第二章 预备知识 | 第17-26页 |
| 2．1 相关定义和定理 | 第17-20页 |
| 2．2 APRIORI算法 | 第20-26页 |
| 第三章 基于三次遍历的快速关联规则挖掘算法 | 第26-41页 |
| 3．1 基础知识 | 第26-27页 |
| 3．2 基于三次遍历的快速关联规则挖掘算法的基本思想 | 第27-28页 |
| 3．3 基于三次遍历的关联规则挖掘算法 | 第28-37页 |
| 3．3．1 算法描述 | 第28-29页 |
| 3．3．2 初始化 | 第29-30页 |
| 3．3．2．1 对输入的事务数据库D的管理 | 第29-30页 |
| 3．3．2．2 可信度和支持度的设定 | 第30页 |
| 3．3．3 求频繁1-模式集的1-ITEM-GEN算法 | 第30-32页 |
| 3．3．4 求频繁2-模式集的2-ITEM-GEN算法 | 第32-33页 |
| 3．3．5 长度大于等于3的频繁模式的候选集产生算法ITEM-GEN | 第33-36页 |
| 3．3．6 求强关联规则的RULES-GEN算法 | 第36-37页 |
| 3．4 完整的算法描述 | 第37-38页 |
| 3．5 基于三次遍历的快速关联规则挖掘算法与APRIORI算法的比较 | 第38-39页 |
| 3．6 基于三次遍历的关联规则高效挖掘算法的补充说明 | 第39页 |
| 3．7 关联规则有趣性度量 | 第39-41页 |
| 第四章 基于三次遍历的关联规则挖掘算法事例分析 | 第41-49页 |
| 4．1 VISUAL BASIC 6．0简介 | 第42-43页 |
| 4．1．1 Visual Basic 6．0的主要特征 | 第42-43页 |
| 4．1．2 Vb6．0的数据存取工具 | 第43页 |
| 4．2 实例分析 | 第43-49页 |
| 第五章 基于时空调节的关联规则挖掘算法 | 第49-58页 |
| 5．1 基础知识 | 第49页 |
| 5．2 基本思想 | 第49-50页 |
| 5．3 基于时空调节的关联规则挖掘算法 | 第50-54页 |
| 5．3．1 算法描述 | 第50页 |
| 5．3．2 初始化 | 第50页 |
| 5．3．3 求频繁1-itemset的l-item-gen算法 | 第50-51页 |
| 5．3．4 步长L的设定 | 第51-52页 |
| 5．3．5 频繁集的候选集的产生算法Litemset-gen | 第52-53页 |
| 5．3．6 求频繁k-itemset所含的项的个数的算法n-gen | 第53-54页 |
| 5．3．7 求强关联规则的rules-gen算法 | 第54页 |
| 5．4 完整算法的描述 | 第54-55页 |
| 5．5 算法的补充说明 | 第55-56页 |
| 5．6 基于时空调节的关联规则算法与APRIORI算法的比较 | 第56-58页 |
| 第六章 基于时空调节的关联规则挖掘算法事例分析 | 第58-61页 |
| 总结 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
