| 第一章 前言 | 第1-16页 |
| §1-1 问题的提出（课题来源和研究背景） | 第7-9页 |
| §1-2 数据挖掘描述及其意义 | 第9-12页 |
| 1-2-1 数据挖掘描述 | 第9-11页 |
| 1-2-2 数据挖掘的意义 | 第11-12页 |
| §1-3 研究动态 | 第12-14页 |
| §1-4 论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 数据挖掘技术综述 | 第16-25页 |
| §2-1 数据挖掘的理论基础 | 第16-18页 |
| 2-1-1 数据挖掘的理论基础 | 第16-17页 |
| 2-1-2 数据挖掘研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 2-1-3 数据挖掘的主要问题 | 第18页 |
| §2-2 数据挖掘过程及分类 | 第18-19页 |
| 2-2-1 数据挖掘的过程 | 第18-19页 |
| 2-2-2 数据挖掘系统的分类 | 第19页 |
| §2-3 数据挖掘的应用和发展趋势 | 第19-21页 |
| 2-3-1 数据挖掘的应用 | 第19-20页 |
| 2-3-2 数据挖掘的发展趋势 | 第20-21页 |
| §2-4 关联规则的基本概念 | 第21-25页 |
| 2-4-1 购物蓝分析：一个引发关联规则挖掘的例子 | 第22页 |
| 2-4-2 关联规则基本概念 | 第22-25页 |
| 第三章 关联规则挖掘算法研究 | 第25-46页 |
| §3-1 目前主要算法及模型 | 第25-30页 |
| 3-1-1 Apriori算法：使用候选集找寻频繁集 | 第25-29页 |
| 3-1-2 Apriori算法的几种改进 | 第29页 |
| 3-1-3 不产生候选集算法 | 第29-30页 |
| 3-1-4 冰山查询 | 第30页 |
| §3-2 算法优缺点分析 | 第30-31页 |
| §3-3 算法改进 | 第31-46页 |
| 3-3-1 改进CLOSET | 第31-37页 |
| 3-3-2 函数依赖 | 第37-40页 |
| 3-3-3 交互式模式分解算法 | 第40-46页 |
| 第四章 实际应用 | 第46-50页 |
| §4-1 教学成绩中的应用 | 第46-47页 |
| 4-1-1 问题描述 | 第46页 |
| 4-1-2 结果分析 | 第46-47页 |
| §4-2 税务数据的应用 | 第47-48页 |
| 4-2-1 问题描述 | 第47页 |
| 4-2-2 结果分析 | 第47-48页 |
| §4-3 电信数据的应用 | 第48-50页 |
| 4-3-1 问题描述 | 第48页 |
| 4-3-2 结果分析 | 第48-50页 |
| 第五章 结论 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第58页 |