| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·关联规则挖掘国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 关联规则挖掘概述 | 第12-18页 |
| ·数据挖掘简介 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘产生及其发展 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的主要功能 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的基本过程 | 第14-15页 |
| ·关联规则挖掘 | 第15-17页 |
| ·关联规则挖掘的产生 | 第15-16页 |
| ·关联规则挖掘概念 | 第16页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 Apriori关联规则算法 | 第18-26页 |
| ·关联规则的形式化定义 | 第18-19页 |
| ·Apriori算法 | 第19-22页 |
| ·Apriori算法思想 | 第19-20页 |
| ·Apriori算法模型 | 第20页 |
| ·Agrawal算法描述 | 第20-21页 |
| ·C_k的产生函数Apriori_Gen | 第21页 |
| ·计算C_k中各频繁项的支持度 | 第21-22页 |
| ·关联规则生成算法 | 第22-23页 |
| ·基本思想 | 第22-23页 |
| ·关联规则生成算法描述 | 第23页 |
| ·Apriori算法的分析 | 第23-25页 |
| ·Apriori算法的特点 | 第23-24页 |
| ·Apriori算法存在的问题和不足 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 改进的Apriori关联规则挖掘算法 | 第26-36页 |
| ·ME-Apriori算法 | 第26-32页 |
| ·算法的基本思想 | 第26-27页 |
| ·算法说明 | 第27页 |
| ·算法步骤 | 第27-28页 |
| ·算法描述 | 第28-30页 |
| ·ME-Apriori算法与Apriori算法比较 | 第30-32页 |
| ·算法对连接步和剪枝步的改进 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-35页 |
| ·挖掘结果对比分析 | 第33-35页 |
| ·效率对比分析 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 ME-Apriori算法应用 | 第36-47页 |
| ·应用背景 | 第36-38页 |
| ·基于ME-Apriori算法的汽车故障挖掘 | 第38-42页 |
| ·汽车故障数据库的建立 | 第38页 |
| ·单层次汽车故障的关联规则挖掘 | 第38-39页 |
| ·多层次汽车故障的关联规则挖掘 | 第39-40页 |
| ·基于ME-Apriori算法汽车故障挖掘框架 | 第40-42页 |
| ·基于ME-Apriori算法的汽车故障挖掘过程 | 第42-46页 |
| ·准备数据阶段 | 第42-44页 |
| ·结果输出 | 第44-45页 |
| ·挖掘结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本文的工作总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |