| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-15页 |
| ·时态数据库研究 | 第11-12页 |
| ·时态数据挖掘研究进展 | 第12-13页 |
| ·关联规则研究进展 | 第13-15页 |
| ·本文研究的主要工作和论文的组织 | 第15-16页 |
| 第2章 数据挖掘基本理论 | 第16-22页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第16页 |
| ·数据挖掘与数据库中知识发现 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 关联规则挖掘理论 | 第22-39页 |
| ·关联规则的挖掘原理 | 第22-24页 |
| ·关联规则的分类 | 第24页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第24-38页 |
| ·由事物数据库挖掘布尔型关联规则 | 第24-31页 |
| ·Apriori算法的性能瓶颈问题 | 第31页 |
| ·频集算法的几种优化方法 | 第31-32页 |
| ·不产生候选项集的频繁项集挖掘算法 | 第32-37页 |
| ·多概念层关联规则挖掘 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 时态关联规则模型 | 第39-48页 |
| ·时态型定义 | 第39-42页 |
| ·时态关联规则 | 第42-45页 |
| ·几种时态语义关联规则描述 | 第45-47页 |
| ·不同对象与相同属性的时态关联规则 | 第45页 |
| ·相同对象与不同属性的时态关联规则 | 第45-46页 |
| ·相同对象与相同属性的相邻时态关联规则 | 第46页 |
| ·相同对象与相同属性的相连时态关联规则 | 第46页 |
| ·相同对象与相同属性状态的周期时态关联规则 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 含有时态约束的关联规则挖掘方法研究 | 第48-61页 |
| ·事务数据库中时态关联规则的一种挖掘方法 | 第48-53页 |
| ·时间区间的延展 | 第49页 |
| ·时间区间的归并 | 第49-50页 |
| ·算法描述 | 第50-53页 |
| ·对事务数据库中时态关联规则挖掘方法的优化 | 第53-60页 |
| ·基于改进Apriori算法的时态关联规则挖掘方法研究 | 第53-57页 |
| ·一种基于图的时态关联规则挖掘方法 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历 | 第68页 |