| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究历史及现状 | 第8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8-9页 |
| ·论文结构 | 第9-10页 |
| 第二章 电子银行 | 第10-12页 |
| ·电子银行的概念 | 第10页 |
| ·电子银行的优点 | 第10页 |
| ·电子银行的发展现状 | 第10-11页 |
| ·电子银行存在的问题和发展的有利条件 | 第11-12页 |
| 第三章 数据挖掘 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘 | 第12页 |
| ·关联规则 | 第12-13页 |
| ·关联规则挖掘的目的和实现过程 | 第13页 |
| ·关联规则挖掘的应用领域 | 第13页 |
| ·关联规则挖掘相关算法 | 第13-14页 |
| ·关联规则挖掘的优势 | 第14-15页 |
| 第四章 关联规则挖掘在电子银行产品推荐中的应用 | 第15-18页 |
| ·电子银行业务分类 | 第15页 |
| ·关联规则挖掘在电子银行领域的应用意义与优势 | 第15-16页 |
| ·关联规则挖掘在产品研发中的应用 | 第16页 |
| ·关联规则挖掘在产品销售中的应用 | 第16页 |
| ·关联规则挖掘在客户开发中的应用 | 第16页 |
| ·Microsoft Sql Server2005 关联规则挖掘算法和应用 | 第16-18页 |
| ·商业智能 | 第16-17页 |
| ·Microsoft Sql Server2005 商业智能中关联规则挖掘算法 | 第17-18页 |
| 第五章 基于关联规则挖掘的电子银行产品推荐解决方案 | 第18-24页 |
| ·电子银行应用需求分析 | 第18页 |
| ·数据库设计 | 第18-19页 |
| ·总体设计 | 第19-20页 |
| ·电子银行产品交易数据预处理 | 第20-21页 |
| ·电子银行产品分类 | 第20页 |
| ·历史数据净化和整合 | 第20-21页 |
| ·Microsoft 关联算法用于对客户、产品相互关系的关联规则挖掘 | 第21-24页 |
| ·数据结构 | 第21页 |
| ·电子银行产品关联规则挖掘 | 第21-24页 |
| 第六章 总结 | 第24-25页 |
| 参考文献 | 第25-27页 |
| 致谢 | 第27页 |
