关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题。在R．Agrawal等人提出该问题之后，关联规则的挖掘就越来越受到人们的关注。约束条件的引入使得关联规则的挖掘更具有针对性，用户能够更好地参与和控制整个数据挖掘进程。《基于约束的关联规则挖掘》由陶再平所著，重点讨论约束条件下的关联规则的挖掘问题，对不同类型约束条件下的关联规则的挖掘问题进行了深入的分析和研究，提出并验证了若干效率较高的挖掘算法。

前言

第一章 数据挖掘综述

一、数据挖掘与知识发现

(一)基本概念

(二)数据挖掘与OLAP

二、数据挖掘系统的结构

三、数据挖掘的分类

四、数据挖掘算法的组成

五、数据挖掘的工具

六、典型的数据挖掘系统

七、数据挖掘的应用

第二章 关联规则挖掘研究综述

一、关联规则的定义

二、关联规则的分类

三、关联规则的发现步骤

四、关联规则挖掘算法分类

五、Apriori算法分析

(一)Apriori算法简介

(二)Apriori算法的基本框架

(三)Apriori算法的不足

六、典型的改进算法

七、关联规则的生成算法

八、基于约束的关联规则挖掘

九、基于约束的挖掘系统模型

十、关联规则的应用

第三章 周期性关联规则的挖掘

一、周期性关联规则概念

二、固定周期的周期性关联规则挖掘

三、可变周期的周期性关联规则挖掘

四、拟周期的周期性关联规则挖掘

第四章 基于项约束的关联规则挖掘

一、项约束条件分类

二、第一类项约束问题

(一)问题定义

(二)ARMIC算法分析

(三)第一类项约束问题的扩展

三、第二类项约束问题

(一)问题描述

(二)MINWAL系列算法

四、项约束关联规则的并行挖掘

第五章 基于属性约束的关联规则挖掘

一、反单调性约束条件

二、简洁性约束条件

第六章 基于时间窗口约束的关联规则挖掘

一、问题描述及相关引理

二、基于时间窗口约束的关联规则更新

第七章 数据挖掘面临的挑战

参考文献