| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 关联规则技术的诞生及国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 关联规则技术的诞生 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文主要研究的内容及论文组织 | 第11-13页 |
| 2 数据挖掘概述 | 第13-20页 |
| 2.1 数据挖掘的兴起及定义 | 第13-14页 |
| 2.2 数据挖掘的功能 | 第14-17页 |
| 2.3 数据挖掘的过程 | 第17-18页 |
| 2.4 数据挖掘的应用领域与发展趋势 | 第18-20页 |
| 2.4.1 应用领域 | 第18-19页 |
| 2.4.2 发展前景 | 第19-20页 |
| 3 关联规则理论基础 | 第20-28页 |
| 3.1 关联规则挖掘技术的提出 | 第20页 |
| 3.2 关联规则的概念 | 第20-21页 |
| 3.3 关联规则的分类 | 第21-22页 |
| 3.4 关联规则的算法 | 第22-28页 |
| 3.4.1 Apriori算法 | 第22-26页 |
| 3.4.2 FP-growth算法 | 第26-28页 |
| 4 基于APRIORI算法的图书借阅数据关联规则的挖掘 | 第28-45页 |
| 4.1 系统概述 | 第28-29页 |
| 4.2 图书借阅关联规则的挖掘 | 第29-45页 |
| 4.2.1 图书借阅数据的来源 | 第29页 |
| 4.2.2 图书借阅整体情况 | 第29-31页 |
| 4.2.3 关联规则挖掘的准备工作 | 第31-36页 |
| 4.2.4 各类图书之间的关联规则挖掘 | 第36-41页 |
| 4.2.5 读者与各类图书之间的关联规则挖掘 | 第41-45页 |
| 5 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 作者简历 | 第48-49页 |
| 学位论文数据集 | 第49-50页 |