| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1．1 数据挖掘简介 | 第8-10页 |
| 1．1．1 数据挖掘的定义 | 第8-9页 |
| 1．1．2 数据挖掘研究内容和本质 | 第9-10页 |
| 1．1．3 数据挖掘的应用 | 第10页 |
| 1．1．4 数据挖掘的研究现状 | 第10页 |
| 1．2 论文选题及工作 | 第10-12页 |
| 第2章 关联规则 | 第12-20页 |
| 2．1 关联规则的有关概念和性质 | 第12-16页 |
| 2．1．1 项目集的定义及性质 | 第12-13页 |
| 2．1．2 关联规则的定义及性质 | 第13-15页 |
| 2．1．3 关联规则发现任务定义 | 第15-16页 |
| 2．2 关联规则的典型算法 | 第16-17页 |
| 2．3 关联规则挖掘算法的优化技术 | 第17-20页 |
| 第3章 APRIORI算法与FP-GROWTH算法的分析研究 | 第20-25页 |
| 3．1 有候选项集产生的算法 | 第20-22页 |
| 3．1．1 Apriori算法 | 第20-21页 |
| 3．1．2 Apriori算法的特点及局限性 | 第21-22页 |
| 3．2 无候选项集产生的算法 | 第22-25页 |
| 3．2．1 FP-growth算法 | 第22-24页 |
| 3．2．2 FP-growth算法的特点及局限 | 第24-25页 |
| 第4章 APRIORI改进算法 | 第25-38页 |
| 4．1 算法的优化技术 | 第25-30页 |
| 4．2 APRIORI改进算法 | 第30-38页 |
| 4．2．1 算法描述 | 第30-32页 |
| 4．2．2 算法举例 | 第32-38页 |
| 第5章 APRIORI改进算法的试验结果 | 第38-45页 |
| 5．1 数据合成 | 第38-40页 |
| 5．2 APRIORI改进算法与APRIORI算法和FP-GROWTH算法的比较 | 第40-42页 |
| 5．3 APRIORI改进算法的数据规模试验 | 第42-45页 |
| 结束语 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53页 |