| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的概念及模型 | 第11-16页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的地位 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的目的 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的模型 | 第15-16页 |
| ·数据仓库环境下的数据挖掘 | 第16-19页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第17页 |
| ·数据仓库环境下的数据挖掘 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘技术的发展及应用状况 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| 第二章 数据挖掘原型系统的结构设计 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·设计数据挖掘原型系统的意义 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘系统结构定义 | 第22页 |
| ·设计数据挖掘系统的原则 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘原型系统的系统模型 | 第23-31页 |
| ·系统的组成结构 | 第25-26页 |
| ·系统基于的数据库类型 | 第26页 |
| ·系统采用的发现语言 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘系统流程的描述 | 第27-31页 |
| 第三章 关联规则的基本介绍 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·项目集的定义及性质 | 第31-32页 |
| ·项目集的定义 | 第31-32页 |
| ·项目集的性质 | 第32页 |
| ·关联规则的定义及性质 | 第32-35页 |
| ·关联规则定义 | 第32-33页 |
| ·关联规则的性质 | 第33-35页 |
| ·关联规则发现任务定义 | 第35页 |
| ·关联规则的几种扩展 | 第35-42页 |
| ·多概念层次关联规则 | 第36页 |
| ·多维关联规则 | 第36-37页 |
| ·基于约束的关联规则 | 第37-38页 |
| ·定量关联规则 | 第38页 |
| ·周期性关联规则 | 第38-39页 |
| ·加权关联规则 | 第39-40页 |
| ·负关联规则 | 第40-41页 |
| ·序列模式 | 第41页 |
| ·比例关联规则 | 第41-42页 |
| 第四章 频繁集发现算法 | 第42-51页 |
| ·Apriori算法:使用候选集找频繁项目集 | 第42-43页 |
| ·Apriori算法的一个实例 | 第43-45页 |
| ·由频繁集产生关联规则 | 第45-46页 |
| ·几种改进的频繁集发现算法及比较 | 第46-51页 |
| ·AprioriTid算法 | 第46页 |
| ·ApioriHybrid算法 | 第46-47页 |
| ·基于动态计算的方法 | 第47-48页 |
| ·基于划分的方法 | 第48-49页 |
| ·基于Hash的算法 | 第49页 |
| ·基于采样的方法 | 第49-51页 |
| 第五章 Background-based Apriori算法的设计及实现 | 第51-65页 |
| ·模糊集理论思想介绍 | 第51-56页 |
| ·模糊理论的基本概念 | 第51-53页 |
| ·模糊模式识别 | 第53-54页 |
| ·模糊综合评判 | 第54-56页 |
| ·模糊集理论的引入 | 第56-57页 |
| ·Background-based Apriori算法的提出 | 第57-59页 |
| ·试验方案及其结果 | 第59-65页 |
| ·实验数据库介绍 | 第59-60页 |
| ·实验结果 | 第60-64页 |
| ·实验结果分析 | 第64-65页 |
| 第六章 关联规则挖掘技术的研究前景及展望 | 第65-72页 |
| ·关联规则挖掘技术面临的问题 | 第65-66页 |
| ·挖掘算法效率的提高 | 第65页 |
| ·关联规则有趣度的提高 | 第65页 |
| ·关联规则挖掘算法的交互性 | 第65-66页 |
| ·关联规则挖掘技术与其它技术的融合 | 第66页 |
| ·关联规则的应用领域 | 第66-70页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第77页 |