分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究與應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告

分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究與應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)量增加、數(shù)據(jù)分散等問(wèn)題日益凸顯。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以幫助人們從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系。但是傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法容易面臨效率低下、空間復(fù)雜度高等問(wèn)題，因此需要采用分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可以將任務(wù)分配給多個(gè)計(jì)算機(jī)進(jìn)行并行計(jì)算，大大提高了計(jì)算效率和可擴(kuò)展性。二、選題目的本文旨在研究分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并通過(guò)實(shí)際案例應(yīng)用來(lái)證明其實(shí)際效果和優(yōu)勢(shì)。三、研究?jī)?nèi)容1.分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究（1）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基本概念和算法（2）分布式計(jì)算的基本概念和技術(shù)（3）基于MapReduce的分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法2.算法實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化（1）實(shí)現(xiàn)MapReduce的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（2）優(yōu)化算法的性能和效率（3）實(shí)現(xiàn)并行算法以提高時(shí)間效率3.分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用（1）應(yīng)用在推薦系統(tǒng)中（2）應(yīng)用在客戶分析中（3）應(yīng)用在市場(chǎng)分析和預(yù)測(cè)中四、預(yù)期結(jié)果通過(guò)本文的研究，可以得到以下預(yù)期結(jié)果：（1）提出一種基于MapReduce的分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，優(yōu)化算法的性能和效率，提高計(jì)算速度；（2）通過(guò)案例應(yīng)用，證明分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有重要的價(jià)值和應(yīng)用前景；（3）探索分布式計(jì)算技術(shù)的發(fā)展方向和未來(lái)應(yīng)用趨勢(shì)。五、論文結(jié)構(gòu)第一章緒論（1）研究背景（2）研究目的和意義（3）研究?jī)?nèi)容和方法（4）論文結(jié)構(gòu)第二章相關(guān)技術(shù)和算法介紹（1）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基本概念和算法（2）MapReduce框架（3）基于MapReduce的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法第三章算法實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化（1）MapReduce的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化（2）并行算法實(shí)現(xiàn)（3）優(yōu)化算法的性能和效率第四章商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用（1）應(yīng)用在推薦系統(tǒng)中（2）應(yīng)用在客戶分析中