| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-16页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第7-8页 |
| ·数据挖掘的基本步骤 | 第8页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第8-12页 |
| ·数据预处理 | 第9页 |
| ·关联规则 | 第9-10页 |
| ·分类和预测 | 第10-11页 |
| ·聚类分析 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第12页 |
| ·数据挖掘未来的研究方向和热点 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 关联规则及其挖掘算法 | 第16-31页 |
| ·基本概念和问题描述 | 第16-17页 |
| ·关联规则的分类 | 第17-19页 |
| ·关联规则的研究现状 | 第19页 |
| ·经典的Apriori算法及其改进算法 | 第19-26页 |
| ·Apriori算法 | 第19-22页 |
| ·实例说明 | 第22-24页 |
| ·Apriori的性能瓶颈 | 第24页 |
| ·Apriori改进算法 | 第24-26页 |
| ·FP-growth算法 | 第26-30页 |
| ·算法描述 | 第26-27页 |
| ·实例说明 | 第27-30页 |
| ·FP-growth算法的性能瓶颈及缺陷 | 第30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于FP-growth算法的关联规则改进算法 | 第31-49页 |
| ·分解数据库算法 | 第32-36页 |
| ·分解数据库算法的思想 | 第32页 |
| ·分解数据库算法的过程描述 | 第32-33页 |
| ·实例说明 | 第33-36页 |
| ·基于被约束子树的挖掘算法 | 第36-42页 |
| ·改进的FP-树 | 第36-38页 |
| ·基于被约束子树的挖掘算法FPmine | 第38-42页 |
| ·基于分解数据库和不生成条件FP-树的DCFPmine算法 | 第42-48页 |
| ·DCFPmine算法 | 第42-44页 |
| ·实例分析 | 第44-46页 |
| ·性能分析 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第4章 DCFPmine算法的应用 | 第49-52页 |
| ·应用数据库说明 | 第49-50页 |
| ·数据预处理 | 第50页 |
| ·数据挖掘 | 第50-51页 |
| ·挖掘结果分析 | 第51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-53页 |
| ·本文工作总结 | 第52页 |
| ·未来工作展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57页 |