| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| ·数据挖掘研究现状 | 第11-12页 |
| ·关联规则研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究的现实意义 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第15-29页 |
| ·数据挖掘基本概念 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘功能 | 第16-19页 |
| ·挖掘的数据类型 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘过程模型 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘性能问题 | 第24-25页 |
| ·数据仓库及数据立方体 | 第25-27页 |
| ·数据预处理 | 第27-29页 |
| 第三章 基于 Apriori 的多维关联规则挖掘及理论基础 | 第29-40页 |
| ·关联规则概述 | 第29-34页 |
| ·基于 Apriori 不产生候选的多维关联规则挖掘算法 | 第34-38页 |
| ·相关性分析 | 第38-40页 |
| 第四章 基于关联规则的就业系统 | 第40-63页 |
| ·问题分析及系统构建 | 第40-42页 |
| ·SQL 语言简介 | 第42-43页 |
| ·学生信息数据库分析 | 第43-46页 |
| ·数据预处理 | 第46-49页 |
| ·搜索单维频繁谓词 | 第49-51页 |
| ·求取多维频繁项集 | 第51-55页 |
| ·产生强关联规则 | 第55-56页 |
| ·相关性分析 | 第56-57页 |
| ·系统界面 | 第57-61页 |
| ·规则分析 | 第61页 |
| ·规则用于就业预测 | 第61-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第69-70页 |