| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·数据挖掘概述 | 第9-16页 |
| ·数据挖掘的起源和涵义 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘的特点和功能 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘的研究对象 | 第13-15页 |
| ·关联规则挖掘现状的研究 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的应用前景和面临的挑战 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的应用前景 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘面临的挑战 | 第17-18页 |
| ·本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·GLMBR 算法的设计分析 | 第18-19页 |
| ·极大布尔关联规则生成的算法及理论分析 | 第19页 |
| ·本文章节安排 | 第19-20页 |
| 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 关联规则挖掘 | 第21-34页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第21-24页 |
| ·基本概念和问题描述 | 第21-23页 |
| ·关联规则集的结构 | 第23页 |
| ·关联规则的分类 | 第23-24页 |
| ·关联规则的评估方法 | 第24-27页 |
| ·支持度-置信度框架 | 第24-25页 |
| ·支持度-置信度框架的局限性 | 第25页 |
| ·期望置信度 | 第25-26页 |
| ·提升度 | 第26页 |
| ·兴趣度 | 第26-27页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第27-30页 |
| ·Apriori 算法 | 第27-29页 |
| ·挖掘频繁项集的其它算法 | 第29-30页 |
| ·频繁项集的紧凑表示 | 第30-33页 |
| ·极大频繁项集 | 第31-32页 |
| ·频繁闭项集 | 第32-33页 |
| 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 频繁项集对应的局部极大布尔关联规则集的生成算法 | 第34-43页 |
| ·GRSET 算法分析和局部极大布尔关联规则 | 第34-36页 |
| ·GRSET 算法及其产生的“规则爆炸”问题 | 第34-35页 |
| ·频繁项集对应的局部极大布尔关联规则 | 第35-36页 |
| ·GLMBR 算法 | 第36-41页 |
| ·相关概念和定理 | 第36-37页 |
| ·GLMBR 算法基本思想 | 第37-39页 |
| ·GLMBR 算法实例分析和实验对比 | 第39-41页 |
| 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 极大布尔关联规则的生成算法 | 第43-53页 |
| ·由覆盖运算进一步分析GLMBR 算法 | 第43-44页 |
| ·极大布尔关联规则的相关概念和性质 | 第44-47页 |
| ·极大布尔关联规则的挖掘算法及实例分析 | 第47-52页 |
| ·极大布尔关联规则的挖掘算法基本思想和准备工作 | 第47-48页 |
| ·极大布尔关联规则的挖掘算法 | 第48-49页 |
| ·算法实例分析 | 第49-52页 |
| 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61页 |