| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·关联规则挖掘的研究现状及发展 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·发展 | 第11页 |
| ·粗糙集的研究及应用现状 | 第11-14页 |
| ·国内外研究进展 | 第11-13页 |
| ·粗糙集在关联规则提取中的应用 | 第13-14页 |
| ·概念格与粗糙集的结合研究 | 第14-16页 |
| ·概念格国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·粗糙集和概念格结合研究及应用 | 第15-16页 |
| ·基于概念格的关联规则提取 | 第16页 |
| ·课题来源和内容组织 | 第16-19页 |
| ·课题来源 | 第16-17页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 关联规则及其发现 | 第19-33页 |
| ·关联规则理论介绍 | 第19-22页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第19-20页 |
| ·关联规则挖掘步骤及类型 | 第20-22页 |
| ·经典关联规则发现算法 | 第22-27页 |
| ·关联规则发现的经典算法Apriori | 第22-26页 |
| ·Apriori算法的优化 | 第26-27页 |
| ·关联规则挖掘的次关键问题研究及应用 | 第27-31页 |
| ·改进传统购物篮的关联规则提取 | 第27-30页 |
| ·非频繁项集中挖掘关联规则 | 第30-31页 |
| ·问题的提出 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于粗糙集的关联规则挖掘 | 第33-52页 |
| ·粗糙集理论及其应用 | 第33-40页 |
| ·粗糙集理论基本概念 | 第33-37页 |
| ·基于粗糙集的关联规则挖掘中的数据预处理 | 第37-40页 |
| ·属性约简 | 第40-44页 |
| ·关联规则与粗糙集 | 第44-51页 |
| ·关联规则与粗糙集的联系 | 第44-45页 |
| ·基于粗糙集理论快速求解频繁项集 | 第45-48页 |
| ·基于规则约束和加权支持度的双变量约束关联规则挖掘 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于改进的概念格模型挖掘关联规则 | 第52-67页 |
| ·概念格的基本概念 | 第52-54页 |
| ·概念格与关联规则挖掘的关系 | 第54-55页 |
| ·基于量化剪枝概念格的关联规则提取 | 第55-66页 |
| ·量化概念格 | 第55-57页 |
| ·剪枝概念格的构造 | 第57-61页 |
| ·基于量化剪枝概念格求解频繁项集 | 第61-62页 |
| ·实验及分析 | 第62-64页 |
| ·基于量化剪枝概念格的关联规则挖掘 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 结合粗糙集和概念格进行关联规则提取 | 第67-75页 |
| ·粗糙集和概念格的关系 | 第67-71页 |
| ·粗糙集和概念格的理论联系 | 第67-69页 |
| ·粗糙概念格结构 | 第69-71页 |
| ·将粗糙集中区分矩阵方法运用于概念格的属性约简 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结及展望 | 第75-77页 |
| ·主要研究工作 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 在校期间发表的论文、科研成果等 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |