| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·前言 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究目的、资料来源、分析工具 | 第10-11页 |
| ·撰写顺序及主要内容 | 第11-12页 |
| 2 数据挖掘概述 | 第12-19页 |
| ·数据挖掘的兴起及定义 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的兴起 | 第12页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的应用领域与发展趋势 | 第16-19页 |
| ·应用领域 | 第16-17页 |
| ·发展前景 | 第17-19页 |
| 3 关联规则理论基础 | 第19-32页 |
| ·关联规则的基本概念及参数 | 第19-20页 |
| ·关联规则的算法 | 第20-32页 |
| ·Apriori 算法 | 第20-25页 |
| ·FP-growth 算法 | 第25-32页 |
| 4 基于APRIORI 算法的图书借阅数据关联规则的挖掘 | 第32-43页 |
| ·系统概述 | 第32页 |
| ·图书馆借阅数据的预处理 | 第32-36页 |
| ·图书馆借阅数据的导入及提取 | 第32-33页 |
| ·事务数据库的建立 | 第33-36页 |
| ·基于APRIORI 算法的图书借阅关联规则的实现 | 第36-43页 |
| ·产生频繁项集 | 第36-39页 |
| ·建立关联规则 | 第39-43页 |
| 5 基于FP-GROWTH 算法的图书借阅数据关联规则的挖掘 | 第43-48页 |
| ·算法实现 | 第43-47页 |
| ·两种算法的比较及分析 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·本文总结 | 第48页 |
| ·未来工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录一 事务数据库程序代码 | 第54-55页 |
| 附录二 APRIORI 程序代码 | 第55-58页 |
| 附录三 FP-GROWTH 程序代码 | 第58-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 研究生阶段发表的论文 | 第70页 |
