| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文的结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘综述 | 第11-27页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第11页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第12-15页 |
| ·根据数据挖掘技术分类 | 第12-14页 |
| ·根据挖掘的对象分类 | 第14页 |
| ·根据挖掘的任务分类 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘中关联规则的挖掘 | 第15-19页 |
| ·基本概念 | 第15-16页 |
| ·项目集的性质 | 第16-17页 |
| ·关联规则的性质 | 第17页 |
| ·关联规则的分类 | 第17-19页 |
| ·关联规则挖掘的步骤 | 第19页 |
| ·经典的关联规则挖掘算法 | 第19-27页 |
| ·有候选项集产生的算法 | 第19-23页 |
| ·无候选项目集的挖掘算法 | 第23-27页 |
| 第三章 粒计算理论 | 第27-35页 |
| ·粒计算的基本概念 | 第27-28页 |
| ·基于Rough集的粒计算 | 第28-29页 |
| ·Rough集基本知识 | 第29-32页 |
| ·其他几种常用的粒计算框架 | 第32-33页 |
| ·粒计算的发展方向及其主要应用 | 第33-35页 |
| 第四章 基于粒计算的关联规则提取算法 | 第35-59页 |
| ·基于粒计算的关联规则挖掘的基本思想 | 第35-36页 |
| ·基于粒计算关联规则挖掘的数据模型及相关定义 | 第36-38页 |
| ·信息粒的两种存储表示 | 第38-41页 |
| ·信息粒的二维表存储表示 | 第38-40页 |
| ·信息粒的链式存储表示 | 第40-41页 |
| ·基于粒计算的关联规则挖掘算法 | 第41-47页 |
| ·二维表存储信息粒下的关联规则挖掘算法 | 第41-44页 |
| ·信息粒链式存储下关联规则的挖掘算法 | 第44-47页 |
| ·算法举例 | 第47-54页 |
| ·基于粒计算的多维关联规则挖掘 | 第54-57页 |
| ·算法的特点和分析 | 第57-59页 |
| 第五章 基于粒计算关联规则提取算法实验对比及结果分析 | 第59-62页 |
| ·测试数据的合成 | 第59页 |
| ·基于粒计算的链式结构算法实验 | 第59-61页 |
| ·实验对比和结果分析 | 第61-62页 |
| 结束语 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |