| 第一章 绪论 | 第1-24页 |
| §1．1 数据挖掘和关联规则挖掘的概念 | 第12-14页 |
| §1．2 关联规则挖掘与其它研究领域的关系及其研究现状 | 第14-21页 |
| §1．2．1 关联规则挖掘与其它研究领域的关系 | 第14-15页 |
| §1．2．2 关联规则挖掘研究的现状 | 第15-21页 |
| §1．3 本文的主要研究方向及内容概要 | 第21-24页 |
| 第二章 含有项目约束的关联规则挖掘的快速算法 | 第24-40页 |
| §2．1 约束的一般性分类 | 第24-25页 |
| §2．2 含有项目约束的关联规则挖掘问题 | 第25-36页 |
| §2．2．1 符号表示 | 第25-26页 |
| §2．2．2 基于Apriori的项目约束算法 | 第26-29页 |
| §2．2．3 基于Eclat的项目约束算法 | 第29-36页 |
| §2．3 算法比较 | 第36-38页 |
| §2．4 小结 | 第38-40页 |
| 第三章 含有模糊数值约束的关联规则挖掘 | 第40-53页 |
| §3．1 引言 | 第40-41页 |
| §3．2 模糊关联规则及模糊查询 | 第41-46页 |
| §3．2．1 概述 | 第41页 |
| §3．2．2 模糊关联规则 | 第41-43页 |
| §3．2．3 模糊查询 | 第43-46页 |
| §3．3 模糊关联规则挖掘方法 | 第46-48页 |
| §3．4 实验结果 | 第48-51页 |
| §3．5 小结 | 第51-53页 |
| 第四章 优化关联规则的解空间 | 第53-69页 |
| §4．1 引言 | 第53-54页 |
| §4．2 利用X2检验规则前后项间的相关 | 第54-55页 |
| §4．3 挖掘最优规则的框架 | 第55-56页 |
| §4．4 与挖掘框架相关的理论 | 第56-59页 |
| §4．4．1 有趣度量 | 第56-57页 |
| §4．4．2 意想不到的关联规则 | 第57-59页 |
| §4．5 挖掘意想不到的关联规则算法 | 第59-62页 |
| §4．6 应用及实验结果 | 第62-68页 |
| §4．7 小结 | 第68-69页 |
| 第五章 Web使用挖掘 | 第69-87页 |
| §5．1 引言 | 第69-71页 |
| §5．2 问题陈述 | 第71-75页 |
| §5．2．1 web挖掘背景下的序列的概念 | 第71-73页 |
| §5．2．2 时间约束的处理 | 第73-74页 |
| §5．2．3 示例 | 第74-75页 |
| §5．3 web使用挖掘算法 | 第75-83页 |
| §5．3．1 现有的关于时间序列的挖掘算法 | 第75-76页 |
| §5．3．2 本文的算法 | 第76-83页 |
| §5．4 实验结果 | 第83-86页 |
| §5．4．1 合成数据的生成 | 第83-84页 |
| §5．4．2 实验结果 | 第84-86页 |
| §5．5 小结 | 第86-87页 |
| 第六章 数值型关联规则挖掘的统计方法 | 第87-97页 |
| §6．1 引言 | 第87-88页 |
| §6．2 利用统计分布和假设检验的方法挖掘数值型关联规则 | 第88-93页 |
| §6．2．1 数值型关联规则 | 第88-89页 |
| §6．2．2 规则及其子规则 | 第89页 |
| §6．2．3 多概念层次的数值型关联规则的挖掘算法 | 第89-92页 |
| §6．2．4 统计不等的假设检验 | 第92-93页 |
| §6．3 利用修正差值分析的数值关联规则挖掘算法 | 第93-96页 |
| §6．3．1 问题陈述 | 第93页 |
| §6．3．2 利用修正差值分析的数值关联规则挖掘算法 | 第93-95页 |
| §6．3．3 实验结果 | 第95-96页 |
| §6．4 小结 | 第96-97页 |
| 第七章 总结与展望 | 第97-101页 |
| 附录A 佩瑞多分布 | 第101-102页 |
| 附录B 数据集样例 | 第102-103页 |
| 附录C 一些数据挖掘的产品 | 第103-105页 |
| 附录D 散列树 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-117页 |
| 攻读博士学位期间所完成的论文 | 第117页 |
