| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘的发展及研究状况 | 第10-11页 |
| ·知识发现和数据挖掘的起源 | 第10页 |
| ·知识发现和数据挖掘的发展概况 | 第10-11页 |
| ·关联规则研究及应用状况 | 第11-12页 |
| ·作者所做工作及本文内容安排 | 第12-13页 |
| ·作者所做工作 | 第12页 |
| ·本文内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第13-23页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的工作流程 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的主要方法 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第21-23页 |
| 第三章 关联规则基础 | 第23-32页 |
| ·关联规则的定义和相关概念 | 第23-26页 |
| ·项集的定义和性质 | 第24页 |
| ·关联规则的定义和属性 | 第24-26页 |
| ·关联规则的种类 | 第26-27页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第27-32页 |
| ·两阶段频集思想 | 第27-28页 |
| ·算法简述 | 第28-29页 |
| ·基于频集的Apriori 算法 | 第29-32页 |
| 第四章 基于频繁模式树/表的关联规则挖掘算法 | 第32-48页 |
| ·基础算法FP-growth | 第32-39页 |
| ·FP-Tree 的结构 | 第32-35页 |
| ·在FP-tree 上挖掘关联规则 | 第35-37页 |
| ·FP-growth 算法分析 | 第37-39页 |
| ·FPRSG 算法 | 第39-46页 |
| ·FPR-Tree 和FPR-List | 第39-41页 |
| ·FPR-List 的收缩 | 第41-42页 |
| ·在FPR-Tree 和FPR-List 上挖掘频繁模式 | 第42-44页 |
| ·性能分析与测试 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第五章 关联规则在科学数据挖掘中的应用 | 第48-68页 |
| ·科学数据挖掘项目背景 | 第48-50页 |
| ·HDF5 数据存储格式 | 第48-49页 |
| ·Lared-P 数值模拟 | 第49-50页 |
| ·科学数据压缩率预测 | 第50-59页 |
| ·问题描述 | 第50-51页 |
| ·目标数据 | 第51-52页 |
| ·科学数据压缩率预测方法 | 第52-59页 |
| ·应用关联规则进行压缩率预测结果评估 | 第59-66页 |
| ·从训练结果中提取关联规则 | 第60-62页 |
| ·对单条关联规则进行评估 | 第62-63页 |
| ·对关联规则集进行评估 | 第63-66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结 | 第68-71页 |
| ·全文总结 | 第68-69页 |
| ·后续工作介绍 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻硕期间取得的成果 | 第77页 |