| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·问题的提出 | 第9页 |
| ·研究数据挖掘的现实意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的研究内容及组织 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·论文组织 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第13-32页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-20页 |
| ·知识发现和数据挖掘 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的对象、任务及方法 | 第14-18页 |
| ·数据挖掘的应用领域及发展趋势 | 第18-20页 |
| ·关联规则研究 | 第20-29页 |
| ·基本概念 | 第21-25页 |
| ·关联规则的种类 | 第25页 |
| ·关联规则挖掘的算法-Apriori | 第25-27页 |
| ·生成频繁项目集算法的几种优化方法 | 第27-29页 |
| ·FP-Tree频繁项目集算法 | 第29页 |
| ·多层关联规则挖掘和多维关联规则挖掘 | 第29-32页 |
| ·多层关联规则挖掘 | 第29-30页 |
| ·多维关联规则挖掘 | 第30-32页 |
| 第三章 基于COFI-Tree的频繁闭合项目集挖掘算法 | 第32-46页 |
| ·概述 | 第32-36页 |
| ·频繁项目集 | 第32-33页 |
| ·最大频繁项目集 | 第33-34页 |
| ·频繁闭合项目集 | 第34-36页 |
| ·构建FP-Tree和COFI-Tree产生频繁路径基 | 第36-42页 |
| ·构建FP-Tree结构 | 第36-38页 |
| ·构建COFI-Tree结构 | 第38-40页 |
| ·产生频繁路径基 | 第40-42页 |
| ·遍历频繁路径基 | 第42-45页 |
| ·现有方法的介绍 | 第42-44页 |
| ·基于数组的遍历方法 | 第44-45页 |
| ·基于FP-Tree和COFI-Tree的频繁闭合项目集挖掘算法 | 第45-46页 |
| 第四章 实验分析与评价 | 第46-49页 |
| ·硬件环境以及测试事务数据库 | 第46-47页 |
| ·基于稀疏型事务数据库上的算法比较 | 第47页 |
| ·算法的扩展性测试 | 第47-48页 |
| ·实验总结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论 | 第49-51页 |
| ·本文总结 | 第49页 |
| ·未来工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第58页 |
