| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·关联规则研究现状 | 第9-10页 |
| ·关联规则挖掘的未来趋势 | 第10页 |
| ·本文的主要内容 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第12-23页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘的技术 | 第17-20页 |
| ·数据挖掘的应用领域和未来的研究方向 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 关联规则挖掘 | 第23-36页 |
| ·购物篮分析:引发关联规则挖掘的例子 | 第23页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第23-25页 |
| ·关联规则挖掘的定义 | 第23-24页 |
| ·关联规则挖掘相关名词介绍 | 第24-25页 |
| ·关联规则挖掘的基本步骤和主要问题 | 第25-26页 |
| ·经典关联规则挖掘算法 | 第26-33页 |
| ·Apriori算法 | 第26-29页 |
| ·Apriori算法举例 | 第29-31页 |
| ·Apriori算法的特点和性能 | 第31-32页 |
| ·提高Apriori算法的有效性 | 第32-33页 |
| ·FP-GROWTH算法 | 第33-35页 |
| ·APRIORI算法与FP-GROWTH算法的比较 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于图的关联挖掘算法 | 第36-42页 |
| ·相关研究—DIRECT LINKED GRAPH算法 | 第36-37页 |
| ·改进的算法 | 第37-39页 |
| ·算法实例 | 第39-41页 |
| ·算法性能分析 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-44页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第42页 |
| ·展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 在校期间发表的论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |