| 提要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展 | 第10-12页 |
| 1.2.1 数据挖掘的发展现状 | 第10页 |
| 1.2.2 数据挖掘在国内外（中）医学领域的应用 | 第10-11页 |
| 1.2.3 关联规则Apriori算法在中医处方研究的应用 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第13-18页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第13页 |
| 2.2 数据挖掘的主要方法 | 第13-14页 |
| 2.3 数据挖掘的过程 | 第14-18页 |
| 2.3.1 明确挖掘意义与挖掘数据 | 第14页 |
| 2.3.2 数据预处理 | 第14-16页 |
| 2.3.3 挖掘 | 第16-17页 |
| 2.3.4 结果分析 | 第17-18页 |
| 第三章 关联规则挖掘 | 第18-26页 |
| 3.1 关联规则概述 | 第18-20页 |
| 3.1.1 关联规则定义 | 第18页 |
| 3.1.2 关联规则相关概念 | 第18-20页 |
| 3.2 关联规则挖掘过程 | 第20-21页 |
| 3.3 关联规则种类 | 第21页 |
| 3.4 主要关联规则的算法介绍 | 第21-26页 |
| 第四章 Apriori算法在中风病处方配伍规律的研究 | 第26-36页 |
| 4.1 中医药数据的特点 | 第26页 |
| 4.2 数据预处理 | 第26-28页 |
| 4.3 挖掘过程与结果 | 第28-35页 |
| 4.4 存在的问题 | 第35-36页 |
| 第五章 挖掘方法的优化及应用 | 第36-46页 |
| 5.1 方法优化 | 第36-39页 |
| 5.1.1 Kulc和不平衡比（IR）参数 | 第36-37页 |
| 5.1.2 方法应用 | 第37-39页 |
| 5.2 数据分析 | 第39-42页 |
| 5.2.1 Kulc和不平衡比（IR）参数分布 | 第39-40页 |
| 5.2.2 参数分析 | 第40-41页 |
| 5.2.3 数据分析结果 | 第41-42页 |
| 5.3 中医理论分析 | 第42-46页 |
| 5.3.1 单味药简要分析 | 第42页 |
| 5.3.2 药对分析 | 第42-43页 |
| 5.3.3 三味药组分析 | 第43-44页 |
| 5.3.4 四味药组分析 | 第44-45页 |
| 5.3.5 其他药物配伍分析 | 第45-46页 |
| 第六章 结语 | 第46-48页 |
| 6.1 总结 | 第46页 |
| 6.2 进一步展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 发表论文 | 第52页 |