| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| 1．1 引言 | 第9-10页 |
| 1．2 本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1．3 本文以下各部分的主要内容 | 第11页 |
| 本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第12-19页 |
| 2．1 数据挖掘的定义和挖掘过程 | 第12-14页 |
| 2．1．1 数据挖掘的定义 | 第12页 |
| 2．1．2 数据挖掘的过程 | 第12-14页 |
| 2．2 数据挖掘的分类 | 第14-15页 |
| 2．3 数据挖掘的数据来源问题 | 第15-17页 |
| 2．4 数据挖掘的应用 | 第17-18页 |
| 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 数据仓库技术和基于数据仓库的数据挖掘 | 第19-31页 |
| 3．1 数据仓库的概念 | 第19-21页 |
| 3．1．1 数据仓库的定义 | 第19页 |
| 3．1．2 数据仓库的特点 | 第19-21页 |
| 3．2 数据仓库的体系结构 | 第21-23页 |
| 3．3 数据仓库设计 | 第23-25页 |
| 3．3．1 数据仓库系统开发方法 | 第23-24页 |
| 3．3．2 数据仓库开发步骤 | 第24-25页 |
| 3．4 基于数据仓库+数据挖掘的模式 | 第25-30页 |
| 3．4．1 数据库和数据仓库比较 | 第25-29页 |
| 3．4．2 基于数据仓库的数据挖掘的特点 | 第29-30页 |
| 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 关联规则挖掘及改进 | 第31-52页 |
| 4．1 关联规则挖掘概述 | 第31-33页 |
| 4．1．1 关联规则挖掘的目的 | 第31页 |
| 4．1．2 关联规则挖掘的问题定义 | 第31-32页 |
| 4．1．3 关联规则挖掘的一般步骤 | 第32页 |
| 4．1．4 关联规则的种类 | 第32-33页 |
| 4．2 关联规则主要研究方向和典型算法分析 | 第33-40页 |
| 4．3 APRIORI算法 | 第40-44页 |
| 4．3．1 Apriori算法 | 第40-43页 |
| 4．3．2 Apriori算法的性能瓶颈问题 | 第43-44页 |
| 4．4 2STEPAPRIOR算法的基本思想及流程 | 第44-49页 |
| 4．4．1 FA改进算法 | 第44-45页 |
| 4．4．2 Apriori-2算法 | 第45页 |
| 4．4．3 2STEPApriori算法 | 第45-49页 |
| 4．4．3．1 2STEPApriori的步骤 | 第45-48页 |
| 4．4．3．2 2STEPApriori算法实例说明 | 第48-49页 |
| 4．5 2STEPAPRIORI算法性能 | 第49-51页 |
| 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 关联规则在大学生素质拓展中的应用 | 第52-73页 |
| 5．1 大学生素质拓展计划概述 | 第52-54页 |
| 5．1．1 素质拓展目的和意义 | 第52-53页 |
| 5．1．2 素质拓展基本内容 | 第53页 |
| 5．1．3 素质拓展实现途径 | 第53-54页 |
| 5．2 大学生素质拓展认证系统 | 第54-55页 |
| 5．2．1 大学生素质拓展证书 | 第54-55页 |
| 5．2．2 大学生素质拓展认证系统 | 第55页 |
| 5．3 大学生素质拓展分析系统 | 第55-72页 |
| 5．3．1 系统概述 | 第55-56页 |
| 5．3．2 数据集成环境和数据仓库设计 | 第56-59页 |
| 5．3．3 大学生素质拓展分析系统的设计 | 第59-65页 |
| 5．3．3．1 用户信息维护子系统 | 第60-61页 |
| 5．3．3．2 数据维护子系统 | 第61页 |
| 5．3．3．3 基础信息查询子系统 | 第61-63页 |
| 5．3．3．4 综合分析子系统 | 第63-64页 |
| 5．3．3．5 决策分析子系统 | 第64页 |
| 5．3．3．6 数据仓库逻辑模型 | 第64-65页 |
| 5．3．4 关联规则挖掘算法的实现及规则生成 | 第65-72页 |
| 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结及展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |