| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·数据挖掘概述 | 第7-10页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第7页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第7-9页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的研究现状和面临的挑战 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第10页 |
| ·数据挖掘的挑战 | 第10-11页 |
| ·论文的工作 | 第11-12页 |
| ·论文的组织 | 第12-13页 |
| 2 关联规则挖掘理论 | 第13-21页 |
| ·关联规则描述 | 第13-16页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第13-14页 |
| ·关联规则的挖掘步骤 | 第14-15页 |
| ·关联规则的主要研究方向 | 第15-16页 |
| ·频繁项集的典型挖掘算法 | 第16-20页 |
| ·Apriori算法 | 第16-18页 |
| ·FP-growth 算法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 多值关联规则的挖掘 | 第21-31页 |
| ·多值关联规则挖掘问题 | 第21-25页 |
| ·多值关联规则的基本概念 | 第21-22页 |
| ·多值关联规则挖掘的一般步骤 | 第22页 |
| ·当前研究现状 | 第22-25页 |
| ·多值属性离散化 | 第25-26页 |
| ·多值属性离散化存在的问题 | 第25页 |
| ·多值属性离散化方法 | 第25-26页 |
| ·多值关联规则挖掘的典型算法 | 第26-30页 |
| ·MAQA 算法 | 第26-28页 |
| ·FARMA 算法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于子空间聚类的多值关联规则挖掘算法MQAR | 第31-46页 |
| ·聚类方法简介 | 第31-32页 |
| ·MQAR 算法介绍 | 第32-41页 |
| ·基本概念 | 第32页 |
| ·挖掘预处理 | 第32-34页 |
| ·DGFP-tree 的创建 | 第34-36页 |
| ·搜索高密度子空间单元 | 第36-37页 |
| ·子空间聚类及聚类的DNF 描述 | 第37-39页 |
| ·多值关联规则挖掘算法MQAR | 第39-41页 |
| ·算法的性能测试和分析 | 第41-45页 |
| ·实例测试 | 第41-42页 |
| ·性能测试 | 第42-44页 |
| ·对比测试 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于模糊聚类和互信息的多值关联规则挖掘算法FMI-Miner | 第46-54页 |
| ·相关概念 | 第46-47页 |
| ·FMI-Miner 算法介绍 | 第47-52页 |
| ·属性离散化 | 第47-49页 |
| ·算法的基本思想和描述 | 第49-52页 |
| ·产生关联规则 | 第52页 |
| ·FMI-Miner 算法的性能测试与分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 结论 | 第54-55页 |
| ·本文总结 | 第54页 |
| ·未来工作的展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录 | 第61页 |