| 1 绪论 | 第1-27页 |
| ·引言 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘的基础知识 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘和关联规则挖掘的主要问题及研究动向 | 第24-25页 |
| ·本文的主要工作 | 第25-26页 |
| ·本文的组织结构 | 第26-27页 |
| 2 数据挖掘理论与功能简介 | 第27-34页 |
| ·数据挖掘技术理论基础 | 第27-29页 |
| ·各种数据挖掘功能的概述及相关理论 | 第29-34页 |
| 3 关联规则挖掘 | 第34-50页 |
| ·关联规则挖掘简介及其典型算法介绍 | 第34-36页 |
| ·近年来关联规则挖掘的一些研究成果及其算法 | 第36-49页 |
| ·本文算法的提出 | 第49-50页 |
| 4 基于相似度--置信度框架的关联规则挖掘 | 第50-73页 |
| ·基本算法 | 第50-56页 |
| ·基于相似度--置信度框架的关联规则挖掘扩展算法 | 第56-60页 |
| ·基于置信度，由相似集合产生关联规则 | 第60-64页 |
| ·提高算法性能的研究--数据库分裂技术 | 第64-66页 |
| ·挖掘最大覆盖规则 | 第66-69页 |
| ·本文Apriorism算法的实例研究 | 第69-73页 |
| 5 自动选择最佳支持度/相似度阈值 | 第73-80页 |
| ·运用牛顿插值技术自动确定兴趣度阈值 | 第73-80页 |
| 6 结束语 | 第80-85页 |