| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第5-8页 |
| 1．1 数据挖掘的概念 | 第5-6页 |
| 1．2 数据挖掘研究和应用分支 | 第6-7页 |
| 1．3 本文解决的问题 | 第7-8页 |
| 2 数据挖掘应用的实现 | 第8-10页 |
| 2．1 定义数据挖掘应用 | 第8页 |
| 2．2 构造数据挖掘系统 | 第8-10页 |
| 3 关联规则挖掘 | 第10-15页 |
| 3．1 关联规则挖掘的概念 | 第10页 |
| 3．2 关联规则挖掘相关定义 | 第10-12页 |
| 3．3 关联规则挖掘的步骤 | 第12页 |
| 3．4 关联规则挖掘应用的要点 | 第12-13页 |
| 3．5 在布尔关联规则挖掘中寻找频繁项集的算法 | 第13-15页 |
| 4 Apriori算法的改进算法 | 第15-18页 |
| 4．1 改进算法的出发点 | 第15页 |
| 4．2 两个定理 | 第15页 |
| 4．3 改进算法 | 第15-16页 |
| 4．4 验证 | 第16-18页 |
| 5 在应用实例中挖掘关联规则 | 第18-28页 |
| 5．1 问题描述 | 第18页 |
| 5．2 任务相关数据 | 第18-19页 |
| 5．3 数据变换 | 第19-21页 |
| 5．4 基本策略 | 第21-22页 |
| 5．5 用Apriori算法的改进算法寻找频繁项集 | 第22-23页 |
| 5．6 由频繁项集L2、L3、…输出关联规则的算法 | 第23页 |
| 5．7 运行算法和输出规则 | 第23-25页 |
| 5．8 解释得到的规则 | 第25-26页 |
| 5．9 发现的问题及其解决方法 | 第26-28页 |
| 5．9．1 寻找有效的子集判断和子集拆分工具 | 第26-27页 |
| 5．9．2 规则是否冗余 | 第27-28页 |
| 结束语 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-30页 |
| 附录 | 第30-39页 |