| 内容摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-15页 |
| ·动机 | 第11页 |
| ·研究目的 | 第11-12页 |
| ·国内外应用研究 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘研究过程 | 第13-14页 |
| ·论文组织 | 第14页 |
| 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第15-23页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第15-16页 |
| ·挖掘对象研究 | 第16页 |
| ·可挖掘的知识模式 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘分析方法 | 第17-20页 |
| ·分类（Classification） | 第17-18页 |
| ·估值（Estimation） | 第18页 |
| ·预言（Prediction） | 第18页 |
| ·关联规则（Affinity grouping or association rules） | 第18-19页 |
| ·聚集（Clustering） | 第19页 |
| ·数据挖掘方法总结 | 第19-20页 |
| ·电子商务平台中的数据挖掘技术应用 | 第20-22页 |
| ·找到潜在客户 | 第20-21页 |
| ·实现客户驻留 | 第21页 |
| ·改进站点的设计 | 第21-22页 |
| ·进行市场预测 | 第22页 |
| ·应用数据挖掘技术 | 第22页 |
| 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 关联规则挖掘以及算法 | 第23-37页 |
| ·关联挖掘的规则定义 | 第23-25页 |
| ·关联规则挖掘的过程 | 第25-26页 |
| ·关联规则的各种种类 | 第26-27页 |
| ·关联规则可以分为布尔型和数值型 | 第26页 |
| ·单层关联规则和多层关联规则 | 第26页 |
| ·关联规则可以分为一维的和多维的 | 第26-27页 |
| ·关联规则挖掘的相关算法 | 第27-29页 |
| ·Apriori 算法 | 第27页 |
| ·基于划分的算法 | 第27页 |
| ·FP-树频集算法 | 第27页 |
| ·APRIORI 关联规则算法 | 第27-28页 |
| ·Apriori 算法的缺点 | 第28-29页 |
| ·Apriori 算法改进的基本思想 | 第29页 |
| ·数据挖掘准备步骤 | 第29-30页 |
| ·实例分析 | 第30-34页 |
| ·具体实验分析 | 第34-36页 |
| ·Apriori 算法的应用 | 第36页 |
| 本章总结 | 第36-37页 |
| 第四章 关联规则在电子商务平台中寻找潜在客户的应用 | 第37-55页 |
| ·电子商务概述 | 第37-39页 |
| ·电子商务未来的趋势 | 第39-40页 |
| ·潜在客户的定义 | 第40页 |
| ·寻找潜在客户的目的和意义 | 第40页 |
| ·寻找潜在客户的途径和方法 | 第40-41页 |
| ·系统设计的总体要求 | 第41页 |
| ·潜在客户发掘系统的实现 | 第41-54页 |
| ·电子商务的未来发展趋势 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第60页 |