| 论文独创性声明 | 第1页 |
| 论文使用授权声明 | 第2-3页 |
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 概述 | 第8-12页 |
| ·论文选题及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第9-11页 |
| ·论文研究的主要内容及组织 | 第11页 |
| ·小结 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘及关联规则技术 | 第12-17页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12页 |
| ·数据挖掘的分类及相关技术 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的实施过程 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的应用现状 | 第14-15页 |
| ·关联规则的相关介绍 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第三章 Apriori算法及已有的改进 | 第17-21页 |
| ·标准Apriori算法 | 第17-19页 |
| ·Apriori算法的思想 | 第17-18页 |
| ·Apriori算法的伪代码描述 | 第18-19页 |
| ·Apriori算法的若干改进技术 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第四章 自顶向下(Top_Down)频繁项挖掘算法 | 第21-29页 |
| ·基于集合论的支持度和信任度 | 第21-22页 |
| ·关联知识和分类知识挖掘方法的结合 | 第22页 |
| ·相关概念与定义 | 第22-25页 |
| ·Top_Down挖掘算法基本思想及描述 | 第25-28页 |
| ·算法基本思想 | 第25-26页 |
| ·伪码描述 | 第26-27页 |
| ·Top_Down算法中的修剪策略 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第五章 基于粗糙集的信息约简 | 第29-47页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第29-40页 |
| ·等价关系 | 第29-31页 |
| ·知识的含义 | 第31-33页 |
| ·信息系统 | 第33-34页 |
| ·可辨识矩阵和可辨识函数 | 第34-35页 |
| ·知识的化简 | 第35-37页 |
| ·决策表的约简 | 第37-40页 |
| ·基于差别向量的信息表约简 | 第40-46页 |
| ·属性值的有效值 | 第40页 |
| ·差别向量及其性质 | 第40-45页 |
| ·项目集约简算法 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第六章 频繁项双向挖掘算法(Double_Search) | 第47-52页 |
| ·基本思想 | 第47-49页 |
| ·算法伪码描述 | 第49-50页 |
| ·举例说明 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第七章 程序实现及实验结果讨论 | 第52-58页 |
| ·算法的程序实现 | 第52-53页 |
| ·实验结果讨论 | 第53-56页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第56-57页 |
| ·算法的空间复杂度分析 | 第57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第八章 本文总结及下一步的工作 | 第58-59页 |
| ·本文总结 | 第58页 |
| ·下一步工作 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 | 第65-74页 |