| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容及安排 | 第11-13页 |
| 第2章 数据挖掘、关联规则及股市简介 | 第13-27页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-18页 |
| ·数据挖掘的概念、功能、步骤 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘的国内外现状 | 第16-18页 |
| ·关联规则挖掘 | 第18-22页 |
| ·关联规则挖掘的概念 | 第18-19页 |
| ·关联规则形式和分类 | 第19-21页 |
| ·关联规则算法综述及研究方向 | 第21-22页 |
| ·中国股市简要分析 | 第22-27页 |
| ·中国股市简介 | 第22-23页 |
| ·目前分析和研究股市的方法 | 第23-25页 |
| ·相关软件的介绍及评价 | 第25-27页 |
| 第3章 关联规则的基本算法及相关改进 | 第27-46页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第27-28页 |
| ·经典 Apriori算法分析 | 第28-35页 |
| ·Apriori改进算法:AprioriTid和 AprioriHybird算法的分析 | 第35-38页 |
| ·其他几种改进算法简介 | 第38-39页 |
| ·对 AprioriHybird算法的新改进 | 第39-44页 |
| ·改进思路 | 第39-42页 |
| ·改进算法描述 | 第42页 |
| ·改进算法的挖掘示例 | 第42-44页 |
| ·改进 AprioriHybird算法的特点及与 AprioriHybird的比较 | 第44-46页 |
| 第4章 关联规则挖掘应用于股市的新参数的确定 | 第46-57页 |
| ·使用关联规则挖掘新参数的意义 | 第46-47页 |
| ·支持新参数的股市理论 | 第47-48页 |
| ·新参数的确定 | 第48-56页 |
| ·模糊理论相关概念 | 第48-49页 |
| ·通过模糊时间序列匹配方法获得的模糊参数 | 第49-54页 |
| ·模糊参数的转化及其它参数的添加 | 第54-56页 |
| ·新参数与以往参数的比较 | 第56-57页 |
| 第5章 实验及结果 | 第57-68页 |
| ·实验环境 | 第57页 |
| ·运用于股票数据的挖掘结果及解释 | 第57-58页 |
| ·使用挖掘出的关联规则模拟买卖股票的情况 | 第58-66页 |
| ·改进算法与Apriori，AprioriHybird的实践比较 | 第66-68页 |
| 结束语 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |
