| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 关联规则挖掘算法研究现状与问题 | 第11-13页 |
| 1.2.1 Apriori算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 FP-Growth算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 关联规则存在的主要问题 | 第13页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第16-22页 |
| 2.1 数据挖掘相关概述 | 第16-17页 |
| 2.2 关联规则相关概述 | 第17-20页 |
| 2.2.1 关联规则的定义 | 第17-18页 |
| 2.2.2 关联规则的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2.3 关联规则挖掘算法 | 第19-20页 |
| 2.3 并行化算法相关概述 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 Apriori算法改进与并行化 | 第22-33页 |
| 3.1 Apriori算法概述与分析 | 第22-25页 |
| 3.1.1 Apriopi算法概述与实例化 | 第22-24页 |
| 3.1.2 Apriori算法分析 | 第24页 |
| 3.1.3 Apriori算法的改进算法 | 第24-25页 |
| 3.2 改进的Apriori算法 | 第25-27页 |
| 3.2.1 Apriori算法改进思路 | 第25-26页 |
| 3.2.2 NCS-Apriori算法应用实例 | 第26-27页 |
| 3.2.3 NCS-Apriori算法性能分析与评价 | 第27页 |
| 3.3 NCS-Apriori算法的并行化 | 第27-32页 |
| 3.3.1 并行的Apriori算法概述与分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 NCS-Apriori算法并行的体系结构 | 第28-30页 |
| 3.3.3 NCS-Apriori算法的并行化算法 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 FP-Growth算法改进与并行化 | 第33-43页 |
| 4.1 FP-Growth算法概述与分析 | 第33-37页 |
| 4.1.1 构造FP-Tree | 第33-35页 |
| 4.1.2 FP-Growth算法过程 | 第35-36页 |
| 4.1.3 FP-Growth算法分析 | 第36-37页 |
| 4.2 改进的FP-Growth算法 | 第37-39页 |
| 4.2.1 TFP-Growth算法的改进思想和步骤 | 第37-38页 |
| 4.2.2 TFP-Growth算法的实例应用 | 第38-39页 |
| 4.3 TFP-Growth算法的并行化 | 第39-41页 |
| 4.3.1 并行的TFP-Growth算法地概述与分析 | 第39-41页 |
| 4.3.2 TFP-Growth算法的并行化算法 | 第41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 实验结果仿真与分析 | 第43-49页 |
| 5.1 实验环境介绍 | 第43页 |
| 5.2 关联规则改进算法实验性能测试 | 第43-46页 |
| 5.2.1 NCS-Apriori算法实验性能分析 | 第43-46页 |
| 5.2.2 FP-Growth算法实验性能分析 | 第46页 |
| 5.3 关联挖掘改进算法的并行化实验性能分析 | 第46-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
