| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第9-13页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 存在的不足 | 第10页 |
| 1.2.2 解决问题的基本思想和方法 | 第10-11页 |
| 1.3 研究的内容和创新 | 第11页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 2 关联规则描述 | 第13-27页 |
| 2.1 关联规则的基本概念 | 第13-14页 |
| 2.2 关联规则挖掘过程 | 第14-15页 |
| 2.3 关联规则分类 | 第15-16页 |
| 2.4 基本算法 | 第16-21页 |
| 2.4.1 Apriori 算法 | 第16-19页 |
| 2.4.2 FP-Growth 算法 | 第19-21页 |
| 2.5 动态关联规则 | 第21-24页 |
| 2.5.1 动态关联规则的原定义 | 第21-23页 |
| 2.5.2 原定义的补充和改进 | 第23-24页 |
| 2.6 元规则定义 | 第24-25页 |
| 2.7 趋势度定义 | 第25-26页 |
| 2.8 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 灰色系统理论 | 第27-34页 |
| 3.1 灰色系统概念与原理 | 第27-28页 |
| 3.2 灰色系统模型 | 第28-30页 |
| 3.2.1 灰色系统建模思想 | 第28页 |
| 3.2.2 GM （1 ,1） 模型 | 第28-30页 |
| 3.2.3 GM （1 ,1 ）模型的检验 | 第30页 |
| 3.3 灰色组合模型 | 第30-33页 |
| 3.3.1 灰色-周期外延模型 | 第31-32页 |
| 3.3.2 灰色马尔可夫模型 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于灰色模型的动态关联规则元规则以及趋势度挖掘 | 第34-49页 |
| 4.1 基于灰色-周期外延模型的动态关联规则元规则挖掘 | 第34-40页 |
| 4.1.1 算法描述 | 第34页 |
| 4.1.2 建模过程 | 第34-35页 |
| 4.1.3 实验分析 | 第35-38页 |
| 4.1.4 方法对比 | 第38-40页 |
| 4.2 基于灰色 Markov 模型的动态关联规则趋势度挖掘 | 第40-48页 |
| 4.2.1 算法描述 | 第40-41页 |
| 4.2.2 建模过程 | 第41页 |
| 4.2.3 实例分析 | 第41-46页 |
| 4.2.4 方法对比 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第56页 |
