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基于正負(fù)項(xiàng)目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)量不斷增大,如何從中挖掘出有價(jià)值的信息成為了一個(gè)重要的問(wèn)題。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是其中一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),被廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)分析、用戶行為分析、醫(yī)學(xué)分析和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法如Apriori算法等只考慮了項(xiàng)集的數(shù)量和支持度,無(wú)法考慮項(xiàng)集之間的正負(fù)關(guān)系和多支持度(多種不同的支持度度量方式)情況,因此產(chǎn)生了許多泛關(guān)聯(lián)規(guī)則和無(wú)用規(guī)則,導(dǎo)致挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率不高。本研究通過(guò)基于正負(fù)項(xiàng)目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,去除無(wú)用規(guī)則和泛關(guān)聯(lián)規(guī)則,提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率,對(duì)于推廣與經(jīng)營(yíng)策略決策等方面具有重要意義。二、研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)本研究擬基于正負(fù)項(xiàng)目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo):1.設(shè)計(jì)一種新的項(xiàng)支持度度量方法,將支持度從數(shù)值型變量擴(kuò)展到多維度量;2.將正負(fù)項(xiàng)目和多支持度引入到Apriori算法中,改進(jìn)其關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率;3.實(shí)現(xiàn)基于正負(fù)項(xiàng)目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證其有效性。三、研究方法和技術(shù)路線本研究擬采用以下研究方法和技術(shù)路線:1.文獻(xiàn)綜述:在研究領(lǐng)域內(nèi)對(duì)已有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行深入分析,挖掘現(xiàn)有算法的不足之處,并提出改進(jìn)思路;2.設(shè)計(jì)項(xiàng)支持度度量方法:結(jié)合多種度量方法,將其擴(kuò)展到多維度量,可以更好地反映出數(shù)據(jù)集的特征;3.基于正負(fù)項(xiàng)目和多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法:將正負(fù)項(xiàng)目和多支持度引入到Apriori算法中,重構(gòu)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法;4.實(shí)現(xiàn)算法:使用Python實(shí)現(xiàn)基于正負(fù)項(xiàng)目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法;5.實(shí)驗(yàn)分析:使用UCIMachineLearningRepository數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分析改進(jìn)算法的準(zhǔn)確性和效率。四、預(yù)期的研究成果本研究預(yù)期實(shí)現(xiàn)的成果包括:1.提出一種新的項(xiàng)支持度度量方法,將支持度從數(shù)值型變量擴(kuò)展到多維度量;2.改進(jìn)Apriori算法,設(shè)計(jì)基于正負(fù)項(xiàng)目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法;3.使用Python實(shí)現(xiàn)基于正負(fù)項(xiàng)目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法;4.通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證算法,探討其準(zhǔn)確性和效率。五、研究的可行性和局限性本研究可行性高,具有一定的局限性:1.前期的任務(wù)是對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述,可能會(huì)受到文獻(xiàn)收集的限制;2.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的選擇可能會(huì)影響到最終結(jié)果,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和大小
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