| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·课题提出的背景和意义 | 第9-11页 |
| ·关联规则数据挖掘技术的国内外研究现状及发展趋势 | 第11-15页 |
| ·关联规则数据挖掘技术的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·关联规则数据挖掘技术的发展趋势 | 第14-15页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| ·论文的组织 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 相关知识概述 | 第18-30页 |
| ·数据挖掘概述 | 第18-24页 |
| ·数据挖掘定义 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘的应用现状和前景 | 第23-24页 |
| ·关联规则的理论知识概述 | 第24-28页 |
| ·关联规则简介 | 第24-25页 |
| ·关联规则的相关定义及性质 | 第25-26页 |
| ·关联规则挖掘算法的基本步骤 | 第26-27页 |
| ·关联规则的种类 | 第27-28页 |
| ·关联规则挖掘的问题 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 关联规则相关算法及分析 | 第30-44页 |
| ·Apriori算法 | 第30-36页 |
| ·Apriori算法简述 | 第30-32页 |
| ·Apriori算法示例分析 | 第32-34页 |
| ·Apriori算法的不足 | 第34-35页 |
| ·Apriori算法的改进方法 | 第35-36页 |
| ·FP-Growth算法 | 第36-41页 |
| ·FP-growth算法描述 | 第36-38页 |
| ·FP-growth示例分析 | 第38-40页 |
| ·FP-growth算法的贡献 | 第40-41页 |
| ·FP-growth算法的不足 | 第41页 |
| ·关联规则其它算法简介 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于FP-growth算法的改进 | 第44-58页 |
| ·基于创建FP-树算法的改进 | 第44-46页 |
| ·基于创建FP-树算法改进的思想 | 第44-45页 |
| ·过程描述 | 第45-46页 |
| ·基于挖掘FP-树算法的改进 | 第46-49页 |
| ·改进算法的思想 | 第46页 |
| ·基于逆向FP-tree的改进算法 | 第46-49页 |
| ·逆向FP-tree的构造过程 | 第46-47页 |
| ·逆向FP-树的挖掘过程 | 第47-48页 |
| ·修改逆向FP-树结构 | 第48-49页 |
| ·基于哈希表技术和逆向FP树的HIFP-growth算法 | 第49-55页 |
| ·HIFP-growth算法的思想 | 第49页 |
| ·HIFP-growth算法的过程描述 | 第49-53页 |
| ·性能分析 | 第53-55页 |
| ·改进算法的应用 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 快速关联规则挖掘模型 | 第58-61页 |
| ·概述 | 第58页 |
| ·模型构建 | 第58-60页 |
| ·比例尺 | 第58-59页 |
| ·模型构建 | 第59-60页 |
| ·模型分析 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第61-63页 |
| ·论文工作总结 | 第61页 |
| ·下一步研究的展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间的科研工作和发表的论文 | 第67页 |