| 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页 |
| ·目的和意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第11-19页 |
| ·概念格理论基础 | 第11-14页 |
| ·基本概念 | 第11-13页 |
| ·多值背景、概念定标与逻辑定标 | 第13页 |
| ·概念格简化 | 第13-14页 |
| ·概念格的应用 | 第14-17页 |
| ·概念格在数据挖掘中的应用 | 第14-15页 |
| ·概念格在软件工程中的应用 | 第15-16页 |
| ·概念格在信息检索中的应用 | 第16页 |
| ·概念格在其他领域中的应用 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 基于概念格的陕南移民信息表示 | 第19-35页 |
| ·概念格构造算法和构造器 | 第19-26页 |
| ·概念格构造算法 | 第19-23页 |
| ·概念格构造器 | 第23-26页 |
| ·基于概念格的移民信息表示 | 第26-31页 |
| ·陕南移民主要信息提取 | 第26-28页 |
| ·移民形式背景标准化 | 第28-31页 |
| ·移民信息概念格构造 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于移民信息概念格的数据挖掘 | 第35-53页 |
| ·关联规则算法 | 第35-42页 |
| ·关联规则 | 第35-37页 |
| ·Apriori 算法 | 第37-39页 |
| ·基于 FP-tree 的 FP-growth 算法 | 第39-42页 |
| ·基于概念格的关联规则 | 第42-45页 |
| ·事务数据库和形式背景 | 第42-43页 |
| ·关联规则生成 | 第43-45页 |
| ·基于移民概念格关联规则的数据挖掘 | 第45-51页 |
| ·移民概念格中关联规则生成 | 第45-47页 |
| ·基于关联规则的数据挖掘 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结 | 第53页 |
| ·本文工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |