基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開題報(bào)告

基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開題報(bào)告一、研究背景現(xiàn)代社會(huì)中，數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅猛，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，成為一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)重要技術(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)分析、產(chǎn)品推薦、政府決策等領(lǐng)域。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常常涉及到對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行頻繁項(xiàng)集的挖掘。而基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，是通過構(gòu)造一顆前綴樹，來(lái)減少搜索空間，提高頻繁項(xiàng)集的挖掘效率。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法正在越來(lái)越受到關(guān)注。二、研究意義關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法已經(jīng)被證明是非常有效的，可以用于解決很多決策問題。本研究將致力于研究基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，為了提高算法效率，減少搜索空間，在解決大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)上具有重要的意義。此外，本研究還將深入分析和探究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中的一些核心問題，如如何確定最小支持度和置信度的閾值等。三、研究?jī)?nèi)容和研究方法本研究將使用基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過構(gòu)造前綴樹，減少搜索空間，提高頻繁項(xiàng)集挖掘效率。同時(shí)，本研究也將在算法優(yōu)化、并行化等方面進(jìn)行深入探究。具體研究?jī)?nèi)容如下：1.前綴樹Tire的基本原理研究2.基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法效率優(yōu)化研究4.算法并行化處理研究研究方法：1.閱讀和分析已有的關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法和前綴樹Tire的文獻(xiàn)2.開發(fā)程序并實(shí)際應(yīng)用算法，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證3.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，改善算法的效率和并行性四、預(yù)期成果通過本研究，預(yù)計(jì)能夠取得如下成果：1.對(duì)基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法有更深入的理解2.理解算法的優(yōu)缺點(diǎn)，進(jìn)一步完善算法的理論基礎(chǔ)3.通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，提高算法效率和準(zhǔn)確性4.提出關(guān)于算法并行化處理的方法五、研究難點(diǎn)1.如何通過前綴樹減少搜索空間2.如何確定最小支持度和置信度的閾值3.如何提高算法的效率和并行性六、研究時(shí)間和進(jìn)度安排第一年：1.閱讀和分析前綴樹Tire和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的文獻(xiàn)2.熟悉研究所需的相關(guān)技術(shù)和工具，開發(fā)算法的初步版本3.針對(duì)算法的實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)行設(shè)計(jì)，進(jìn)行預(yù)實(shí)驗(yàn)并記錄實(shí)驗(yàn)結(jié)果第二年：1.針對(duì)前期實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，改進(jìn)算法的效率和并行性2.進(jìn)一步開展實(shí)驗(yàn)研究，并整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)3.研究論文的撰寫和提交七、參考文獻(xiàn)[1]HanJ,PeiJ,YinY.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration,ACMSIGMODRecord(SIGMOD),2000,29(2):1–12.[2]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules,inProc.20thIntern.Conf.VeryLargeDataBases(VLDB),Santiago,Chile,1994,pp.487–499.[3]SavasereA,OmiecinskiE,NavatheS.Anefficientalgorithmforminingassociationrulesinlargedatabases,inProc.21stIntern.Conf.VeryLargeDataBases(VLDB),Zurich,Switzerland,1995,pp.432–444.[4]PyunJY,KooJH.AFastParallelAlgorithmforMiningAssociationRules,ProceedingsofThirdEuropeanConferenceonParallelProcessing(Euro-Par’97),1997,8-15.[5]WhiteHD,GriffithBC,Joglekar