| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 研究目的 | 第10-12页 |
| 1.4 独创性说明 | 第12-14页 |
| 1.5 组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 关联分析 | 第16-36页 |
| 2.1 关联分析的问题域 | 第16-21页 |
| 2.2 关联分析的主要步骤 | 第21页 |
| 2.3 重要的关联分析分类 | 第21-27页 |
| 2.3.1 布尔型关联分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 加权关联分析 | 第23-24页 |
| 2.3.3 数量型关联分析 | 第24-25页 |
| 2.3.4 基于效用的关联分析 | 第25-27页 |
| 2.4 主要算法 | 第27-34页 |
| 2.4.1 单维单层的算法 | 第27-32页 |
| 2.4.2 多维的算法 | 第32页 |
| 2.4.3 多层的算法 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 蕴涵—约束框架 | 第36-60页 |
| 3.1 置信度 | 第36-45页 |
| 3.1.1 关联分析的划分 | 第37-43页 |
| 3.1.2 置信度的再定义 | 第43-45页 |
| 3.2 支持度 | 第45-48页 |
| 3.3 阈值的区间 | 第48-49页 |
| 3.4 频繁项集的必要条件 | 第49-52页 |
| 3.5 约束 | 第52-57页 |
| 3.6 蕴涵—约束框架的主要步骤 | 第57-58页 |
| 3.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 Multi-dimensions and multi-layers Algorithm | 第60-72页 |
| 4.1 多维频繁项集的性质 | 第60-62页 |
| 4.2 多层频繁项集的性质 | 第62-64页 |
| 4.3 MDL算法 | 第64-68页 |
| 4.4 时间复杂度分析 | 第68-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 Multi-knowledge Tree | 第72-88页 |
| 5.1 Multi-knowledge Tree | 第72-76页 |
| 5.1.1 初始扫描数据库 | 第72-73页 |
| 5.1.2 树的生成 | 第73-76页 |
| 5.2 后缀树 | 第76-80页 |
| 5.3 验证频繁项集 | 第80-81页 |
| 5.4 数据的更新 | 第81-82页 |
| 5.5 Multi-pruning Algorithm | 第82-84页 |
| 5.6 时间复杂度 | 第84-85页 |
| 5.7 空间复杂度 | 第85-86页 |
| 5.8 本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 实验以及分析 | 第88-96页 |
| 6.1 实验数据集 | 第88页 |
| 6.2 性能分析 | 第88-93页 |
| 6.2.1 m的影响 | 第89页 |
| 6.2.2 n的影响 | 第89-90页 |
| 6.2.3 min_sup的影响 | 第90页 |
| 6.2.4 minunil的影响 | 第90-91页 |
| 6.2.5 min_conf的影响 | 第91页 |
| 6.2.6 d的影响 | 第91-93页 |
| 6.2.7 l的影响 | 第93页 |
| 6.3 内存消耗 | 第93-94页 |
| 6.4 实验的不足 | 第94页 |
| 6.5 本章小结 | 第94-96页 |
| 第七章 总结与展望 | 第96-98页 |
| 7.1 全文总结 | 第96页 |
| 7.2 未来研究 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-104页 |
| 研究生期间发表论文及参与项目 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106页 |