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引言
第一章数据挖掘概述
1.1数据挖掘的产生
1.2数据挖掘的定义
1.3数据挖掘的数据源
1.3.1关系数据库
1.3.2数据仓库
1.3.3事务数据库
1.3.4高级数据库系统和高级数据库应用
1.4数据挖掘的功能
1.4.1概念/类描述:特征化和区分
1.4.2关联分析
1.4.3分类和预测
1.4.4聚类分析
1.4.5孤立点分析
1.4.6演变分析
1.5数据挖掘的分类
第二章关联规则挖掘技术
2.1.关联规则挖掘的基本概念
2.2.频集搜索算法Algrithm-1
2.3.强关联规则的产生算法Algrithm-2
2.4.Apriori算法的效率改进方法
2.4.1.散列项集计数
2.4.2.事务压缩
2.4.3.划分
2.4.4.选样
2.4.5.动态项集计数
2.5.AprioriTid算法
2.6.关联规则挖掘的分类
2.7.基于约束的关联规则的挖掘
2.7.1.数据源过滤
2.7.2.频繁项集的过滤
2.8.冗余关联规则的检查
第三章多概念层关联规则挖掘方法的设计实现
3.1.概念分层(concept hierarchy)
3.2.挖掘多层关联规则的方法
3.3.同层(Same Hierarchy)关联规则挖掘
3.3.1.数据预处理
3.3.2.ML-SH算法
3.4.混合层(Mixed Hierarchies)关联规则挖掘
3.5.交叉层(Cross Hierarchies)关联规则挖掘
第四章多维关联规则挖掘方法的设计实现
4.1.使用量化属性的静态离散化挖掘多维关联规则
4.2.挖掘量化关联规则
4.2.1.量化关联规则挖掘算法
4.2.2.确定量化属性划分的聚类算法
4.2.3.量化关联规则的聚类
第五章总结
参考文献
致谢