| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-13页 |
| 1．1 课题的研究背景 | 第10-11页 |
| 1．2 本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 1．3 本文的组织 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘与关联规则挖掘 | 第13-24页 |
| 2．1 数据挖掘技术 | 第13-16页 |
| 2．1．1 数据挖掘的概念 | 第13-14页 |
| 2．1．2 数据挖掘的功能 | 第14-15页 |
| 2．1．3 数据挖掘的步骤 | 第15-16页 |
| 2．2 数据挖掘技术的研究内容 | 第16-17页 |
| 2．3 关联规则挖掘的概念 | 第17-18页 |
| 2．4 关联规则的形式和分类 | 第18-20页 |
| 2．4．1 关联规则的一般形式 | 第18-19页 |
| 2．4．2 关联规则的扩展形式 | 第19页 |
| 2．4．3 关联规则的分类 | 第19-20页 |
| 2．5 关联规则挖掘相关的领域 | 第20-21页 |
| 2．6 关联规则挖掘算法综述 | 第21-22页 |
| 2．7 关联规则挖掘的研究方向 | 第22-23页 |
| 2．8 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 关联规则挖掘基本算法 | 第24-34页 |
| 3．1 关联规则挖掘算法基本模型 | 第24页 |
| 3．2 相关定义和性质 | 第24-26页 |
| 3．3 经典Apriori算法分析 | 第26-30页 |
| 3．3．1 算法描述 | 第26-28页 |
| 3．3．2 挖掘实例 | 第28-30页 |
| 3．4 几种改进算法 | 第30-31页 |
| 3．5 基于支持度-可信度挖掘算法的缺点 | 第31-33页 |
| 3．6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于综合度量的关联规则挖掘算法 | 第34-52页 |
| 4．1 关于约束 | 第34-35页 |
| 4．1．1 约束的分类 | 第34-35页 |
| 4．1．2 兴趣度约束的引入 | 第35页 |
| 4．2 关联规则的兴趣度 | 第35-40页 |
| 4．2．1 兴趣度的因素和度量原则 | 第35-36页 |
| 4．2．2 兴趣度的客观度量(objective measure) | 第36-37页 |
| 4．2．3 兴趣度的主观度量(subjective measure) | 第37-40页 |
| 4．3 关联规则综合度量 | 第40-48页 |
| 4．3．1 确定性(certainty) | 第41-42页 |
| 4．3．2 有用性(utility) | 第42页 |
| 4．3．3 简洁性(simplicity) | 第42-43页 |
| 4．3．4 有趣性(interestingness) | 第43-46页 |
| 4．3．5 完整性(integrity) | 第46-48页 |
| 4．4 基于综合度量的关联规则挖掘算法 | 第48-49页 |
| 4．5 实例分析 | 第49-51页 |
| 4．6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 数据挖掘应用平台(DMAP)研究 | 第52-63页 |
| 5．1 研究背景 | 第52页 |
| 5．2 数据挖掘系统的类型和要求 | 第52-53页 |
| 5．2．1 数据挖掘系统的类型 | 第52-53页 |
| 5．2．2 数据挖掘系统的要求 | 第53页 |
| 5．3 数据挖掘系统的相关理论 | 第53-54页 |
| 5．4 数据挖掘应用平台(DMAP)的体系结构 | 第54-56页 |
| 5．5 组件功能及工作流程 | 第56-58页 |
| 5．5．1 客户端交互控制系统 | 第56页 |
| 5．5．2 数据挖掘服务器 | 第56-57页 |
| 5．5．3 数据库服务器 | 第57-58页 |
| 5．6 数据挖掘模型库 | 第58-60页 |
| 5．6．1 算法库 | 第58-59页 |
| 5．6．2 模型库 | 第59-60页 |
| 5．6．3 方案库 | 第60页 |
| 5．6．4 实例库 | 第60页 |
| 5．7 数据挖掘库管理系统 | 第60-61页 |
| 5．7．1 静态管理 | 第61页 |
| 5．7．2 动态管理 | 第61页 |
| 5．8 关联规则算法与DMAP的集成 | 第61-62页 |
| 5．9 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69-70页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第70页 |
