| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-5页 |
| 第一章 绪 论 | 第5-15页 |
| 1．1 信息系统的现状与发展 | 第5-6页 |
| 1．2 数据仓库 | 第6-7页 |
| 1．2．1 数据仓库（DW） | 第6-7页 |
| 1．2．2 联机分析处理（OLAP） | 第7页 |
| 1．3 数据挖掘（DM） | 第7-14页 |
| 1．3．1 数据挖掘的定义 | 第8-9页 |
| 1．3．2 数据挖掘的要求与挑战 | 第9页 |
| 1．3．3 数据挖掘的方法和技术概述 | 第9-14页 |
| 1．4 本文研究内容与目标 | 第14-15页 |
| 第二章 数据仓库设计的理论基础 | 第15-25页 |
| 2．1 数据仓库设计方法概述 | 第15-17页 |
| 2．2 操作数据和分析数据 | 第17-18页 |
| 2．3 用SQL Server2000建立决策支持系统。 | 第18-19页 |
| 2．4 在线分析处理（OLAP）系统 | 第19-21页 |
| 2．5 用ROLAP、MOLAP和HOLAP创建立方体。 | 第21-23页 |
| 2．6 数据仓库系统的设计准则 | 第23-25页 |
| 第三章 数据挖掘技术 | 第25-35页 |
| 3．1 数据挖掘过程 | 第25-27页 |
| 3．2 关联规则的挖掘模型 | 第27-30页 |
| 3．2．1 基本概念和问题描述 | 第27页 |
| 3．2．2 关联规则的种类 | 第27-28页 |
| 3．2．3 关联规则挖掘的算法 | 第28-30页 |
| 3．3 数据挖掘的分析方法 | 第30-35页 |
| 3．3．1 多元线性回归及参数的最小二乘估计 | 第30-31页 |
| 3．3．2 时间序列 | 第31-33页 |
| 3．3．3 混合回归模型 | 第33-35页 |
| 第四章 新闻中心数据仓库设计 | 第35-49页 |
| 4．1 新闻中心的信息表和事实表设计 | 第36-40页 |
| 4．2 数据仓库的设计 | 第40-41页 |
| 4．3 多维扩展（MDX）介绍 | 第41-49页 |
| 第五章 新闻中心系统数据挖掘 | 第49-64页 |
| 5．1 新闻中心关联规则的挖掘 | 第49-56页 |
| 5．1．1 使用Apriori算法找频繁项集 | 第49-53页 |
| 5．1．2 使用fp树提高Apriori算法性能 | 第53-56页 |
| 5．2 用判定树归纳分类 | 第56-60页 |
| 5．2．1 判定树归纳 | 第56-59页 |
| 5．2．2 由判定树提取分类规则 | 第59-60页 |
| 5．3 系统数据预测 | 第60-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致 谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-68页 |