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_第1頁(yè)
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_第2頁(yè)
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_第3頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

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

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論