一種關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究與改進的開題報告

一種關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究與改進的開題報告題目：一種關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究與改進研究背景：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一項重要技術(shù)，可以挖掘出數(shù)據(jù)中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。目前已有的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有Apriori、FP-Growth、Eclat等，但這些算法都存在一些問題，如頻繁掃描數(shù)據(jù)集、空間復(fù)雜度高等。因此，需要研究一種關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，并進行改進，提高算法性能。研究目的：1.研究一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，并與已有算法進行比較分析；2.通過算法改進，提高算法性能；3.探索算法在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)和應(yīng)用。研究思路：1.對Apriori和FP-Growth算法進行分析，比較其性能和優(yōu)缺點；2.提出一種改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，并對改進算法進行實驗驗證；3.在不同數(shù)據(jù)集上測試改進算法的性能，對比實驗結(jié)果；4.探討改進算法的應(yīng)用場景和優(yōu)勢。擬解決的問題：通過研究和改進關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，解決關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中頻繁掃描數(shù)據(jù)集、空間復(fù)雜度高等問題，提高算法性能和效率。研究內(nèi)容：1.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法原理及常用算法分析；2.提出改進算法并對算法進行測試和優(yōu)化；3.對比改進算法和常用算法的性能表現(xiàn)；4.探討算法在實際應(yīng)用場景中的優(yōu)劣和改進空間。研究方法：1.文獻調(diào)研法：對相關(guān)文獻進行綜合分析和評價，掌握關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及其優(yōu)缺點，提出改進算法；2.實驗法：利用實際數(shù)據(jù)集對改進算法進行測試和優(yōu)化；3.對比分析法：對比改進算法和已有算法的性能和優(yōu)劣；4.統(tǒng)計方法：對實驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，得出結(jié)論和結(jié)論驗證。預(yù)期結(jié)果：通過本研究，可以：1.提出一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，并驗證其在性能和效率方面的優(yōu)勢；2.驗證改進算法在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)和應(yīng)用價值；3.分析算法的優(yōu)缺點和適用場景。研究時間安排：1.第1-2周：文獻調(diào)研和算法分析；2.第3-4周：創(chuàng)新算法設(shè)計、性能測試和優(yōu)化；3.第5-6周：實驗和數(shù)據(jù)分析；4.第7-8周：算法對比和應(yīng)用場景分析；5.第9-10周：撰寫論文和答辯準備。研究評估：研究成果將以論文形式呈現(xiàn)，其他評估細節(jié)由指導(dǎo)老師制定。參考文獻：1.HanJ,PeiJ,YinY.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration:afrequent-patterntreeApproach[C]//DataMining,2000.Proceedings.2000IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2000:1-12.2.AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[C]//Proc.ofthe20thint.conf.onverylargedatabases,VLDB.Vol.1215.Citeseer,1994:487-499.3.OrdonezC,OmiecinskiE.EffectiveandEfficientSearchofECLAT’sFrequentItemsets[C]//InternationalConferenceonDatabaseand