| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图表目录 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·数据挖掘概述 | 第9-13页 |
| ·数据挖掘定义 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第10页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘研究 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本人工作和论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 关联规则挖掘 | 第15-25页 |
| ·关联规则问题 | 第15-17页 |
| ·基本概念 | 第15-16页 |
| ·关联规则分类 | 第16-17页 |
| ·关联规则的挖掘 | 第17页 |
| ·APRIORI算法 | 第17-21页 |
| ·Apriori算法过程 | 第18-21页 |
| ·Apriori算法评价 | 第21页 |
| ·FP-GROWTH算法 | 第21-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 关联规则问题模型与策略分析 | 第25-34页 |
| ·搜索空间的完全格模型 | 第25-27页 |
| ·项集频度的计算 | 第27-30页 |
| ·基于划分的计算模型 | 第30-34页 |
| 第四章 基于划分方法的频繁项集挖掘算法UPM | 第34-43页 |
| ·算法准备 | 第34-36页 |
| ·UPM算法 | 第36-40页 |
| ·算法过程 | 第36-37页 |
| ·空间裁剪 | 第37-38页 |
| ·算法的伪代码 | 第38-40页 |
| ·算法性能研究 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于自顶向下划分的闭项集挖掘算法 | 第43-56页 |
| ·频繁闭项集规则 | 第43-44页 |
| ·频繁闭项集树与影像子树 | 第44-48页 |
| ·频繁闭项集树 | 第44-46页 |
| ·模式子树相加与影像子树 | 第46-48页 |
| ·使用自顶向下划分方法构造频繁闭项集树的DPM算法 | 第48-53页 |
| ·DPM的基本过程 | 第48-49页 |
| ·对影像子树的处理和进一步的优化 | 第49-51页 |
| ·DPM算法 | 第51-53页 |
| ·性能研究 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 原型系统设计 | 第56-60页 |
| ·设计目标和技术特征 | 第56-57页 |
| ·系统结构和功能 | 第57-58页 |
| ·系统完善方向 | 第58-60页 |
| 第七章 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |