| 第一章 绪 论 | 第1-16页 |
| ·数据挖掘概述 | 第8-13页 |
| ·数据挖掘的任务和基本模式 | 第9-12页 |
| ·数据挖掘的应用和研究方向 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘中的关联规则挖掘 | 第13-14页 |
| ·本文主要贡献及内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 关联规则中算法的研究 | 第16-26页 |
| ·基本概念 | 第16-18页 |
| ·关联规则的数学模型 | 第18页 |
| ·关联规则挖掘的过程 | 第18-19页 |
| ·频繁项目集挖掘算法的分析 | 第19-26页 |
| ·Apriori算法的分析 | 第19-21页 |
| ·Apriori算法的简单实例 | 第21-23页 |
| ·Apriori算法的分析 | 第23-26页 |
| 第三章 一种基于FP-Growth的频繁集产生过程的新算法 | 第26-38页 |
| ·FP-Growth算法的分析 | 第26-30页 |
| ·FP-Growth算法的基本概念及思想 | 第26-28页 |
| ·FP-Growth的增长原理及步骤 | 第27页 |
| ·FP-Growth算法 | 第27-28页 |
| ·FP-Growth算法应用实例 | 第28-30页 |
| ·算法分析小结 | 第30页 |
| ·新算法的思想来源 | 第30-33页 |
| ·新算法的基本思想 | 第33页 |
| ·新算法可行性分析 | 第33-34页 |
| ·主要的算法 | 第34-38页 |
| ·分块算法 | 第35-36页 |
| ·合并和修剪算法 | 第36-38页 |
| 第四章 算法的程序实现 | 第38-48页 |
| ·算法测试环境简介 | 第38-39页 |
| ·程序中定义的数据结构 | 第39-44页 |
| ·和事物数据库相关的数据结构 | 第39-41页 |
| ·与FP-tree相关的数据结构 | 第41-43页 |
| ·辅助数据结构 | 第43-44页 |
| ·核心算法的实现 | 第44-48页 |
| ·分类算法的程序实现 | 第44-46页 |
| ·合并、修剪算法的程序实现 | 第46-48页 |
| 第五章 新算法和FP-Growth算法的性能比较 | 第48-58页 |
| ·性能的比较 | 第48-55页 |
| ·基于小型事务数据库的性能比较 | 第49-52页 |
| ·基于大型事务数据库的性能比较 | 第52-55页 |
| ·存储空间的比较 | 第55-56页 |
| ·运行时间的比较 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第六章 全文总结 | 第58-59页 |
| 致 谢 | 第59-60页 |
| 参 考 文 献 | 第60-62页 |
| 本文作者在攻读硕士学位期间发表的文章 | 第62-63页 |
| 声 明 | 第63-64页 |
| 附: 算法的完整代码 | 第64-78页 |
| 1.fp_growth.h 文件源码 | 第64-68页 |
| 2.fp_growth.cpp文件的源码 | 第68-78页 |