| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·商品销售目前存在的问题 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第10-11页 |
| ·关联规则的研究和应用现状 | 第11-12页 |
| ·论文内容 | 第12-14页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第14-24页 |
| ·关联规则挖掘 | 第14-20页 |
| ·关联规则的基本概念及步骤 | 第14-15页 |
| ·关联规则挖掘算法及比较 | 第15-20页 |
| ·聚类分析 | 第20-23页 |
| ·聚类分析的基本概念及步骤 | 第20页 |
| ·聚类分析算法及比较 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 CAM(Cluster-Association Mining)算法 | 第24-31页 |
| ·概述 | 第24页 |
| ·算法思想 | 第24-25页 |
| ·算法描述 | 第25-29页 |
| ·算法实例 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 CAM算法在商品销售中的应用 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·CAM算法在商品销售中的应用实现 | 第31-38页 |
| ·数据预处理 | 第32-34页 |
| ·客户聚类 | 第34-35页 |
| ·客户分类 | 第35页 |
| ·矢量数据库转换和挖掘频繁项集 | 第35-37页 |
| ·规则挖掘 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 总结与展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 附录：攻读硕士学位期间参与的项目 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44页 |