| 简介 | 第1-4页 |
| 致谢 | 第4-7页 |
| 1 介绍 | 第7-17页 |
| 1．1 联机分析处理 | 第10-11页 |
| 1．2 关联规则发现 | 第11-15页 |
| 1．2．1 什么是关联规则 | 第11-12页 |
| 1．2．2 应用领域 | 第12-15页 |
| 1．3 研究方向 | 第15-16页 |
| 1．3．1 问题1—缺乏一种普遍的关联规则挖掘算法 | 第15页 |
| 1．3．2 问题2—用户面对大量规则不知所措 | 第15-16页 |
| 1．4 论文的组织 | 第16-17页 |
| 2 相关工作 | 第17-32页 |
| 2．1 数据仓库和联机分析处理技术 | 第17-29页 |
| 2．1．1 数据仓库和数据立方体 | 第17-22页 |
| 2．1．2 联机分析处理 | 第22-28页 |
| 2．1．3 概念层次 | 第28-29页 |
| 2．2 关联规则发现 | 第29-32页 |
| 2．2．1 概念层次 | 第29页 |
| 2．2．2 多层次关联规则挖掘 | 第29-30页 |
| 2．2．3 多维关联规则挖掘 | 第30-31页 |
| 2．2．4 基于元规则引导的关联规则挖掘 | 第31-32页 |
| 3 大纲 | 第32-40页 |
| 3．1 概述 | 第32页 |
| 3．2 基于企业管理信息系统的数据仓库 | 第32-36页 |
| 3．3 数据立方体和OLAP引擎 | 第36-37页 |
| 3．4 关联规则引擎 | 第37-39页 |
| 3．4．1 基本概念 | 第37-39页 |
| 3．4．2 关联规则挖掘引擎结构 | 第39页 |
| 3．5 可视化和图形化用户界面 | 第39-40页 |
| 4 基于OLAP的关联规则挖掘 | 第40-60页 |
| 4．1 产生数据立方体 | 第40-42页 |
| 4．2 产生频繁项目集 | 第42-57页 |
| 4．2．1 Apriori算法简介 | 第42-44页 |
| 4．2．2 维内关联规则挖掘算法 | 第44-48页 |
| 4．2．3 维间关联规则挖掘算法 | 第48-55页 |
| 4．2．4 混合关联规则挖掘算法 | 第55-57页 |
| 4．3 从频繁项目集中产生强规则 | 第57页 |
| 4．4 多层次关联规则挖掘算法 | 第57-60页 |
| 5 基于元规则引导的关联规则挖掘 | 第60-64页 |
| 5．1 基本概念 | 第60-62页 |
| 5．2 基于元规则引导挖掘单变量规则 | 第62-64页 |
| 6 企业智能决策分析软件DBMiner系统的实现 | 第64-71页 |
| 6．1 用户界面 | 第64-70页 |
| 6．2 可视化关联规则挖掘 | 第70-71页 |
| 7 总结和将来的工作 | 第71-73页 |
| 7．1 研究工作总结 | 第71页 |
| 7．2 对将来工作的讨论 | 第71-73页 |
| 引用目录 | 第73-75页 |