基于PR-tree的多维关联规则的研究与实现的开题报告.pdf

基于PR-tree的多维关联规则的研究与实现的开题

报告

一、选题背景及研究意义：

多维数据挖掘中常常需要挖掘出多个属性之间的相关性，关联规则

算法是常用的一种数据挖掘方法。传统的关联规则算法只考虑属性之间

的简单关系，难以处理多维关系和高维数据。而PR-tree作为一种多维索

引结构，能够有效地支持多维数据的查询和统计操作，因此在多维关联

规则挖掘中具有较大的潜力。

本研究旨在探讨基于PR-tree的多维关联规则挖掘方法，研究其实现

技术与算法模型，探索其在多维数据挖掘中的应用，拓展关联规则算法

在实践中的应用范畴。

二、研究内容：

本研究将主要围绕以下几个方面展开：

1.PR-tree多维索引结构的研究和实现，包括索引结构的构建、查询

等操作。

2.多维关联规则算法的研究与实现，包括关联规则的挖掘算法、支

持度计算、置信度计算等。

3.基于PR-tree的多维关联规则挖掘方法的研究和实现，验证其有

效性和可行性。

4.实验设计与结果分析，通过实验验证所提出的方法在多维数据挖

掘中的应用效果。

三、研究方法及技术路线：

本研究将采用以下方法和技术路线：

1.文献综述法：对PR-tree、多维关联规则算法的相关文献进行综述，

分析现有技术的优缺点，为研究提供理论基础和技术支持。

2.实现方法选取：选定合适的开发语言和数据挖掘工具，采用可靠

的开发方式进行研究。

3.算法设计与实现：设计基于PR-tree的多维关联规则挖掘算法，

并进行实现。

4.实验设计与结果分析：设计合理的实验方案和评测指标，评估算

法的性能和可行性。

四、预期成果：

本研究的预期成果包括以下方面：

1.基于PR-tree的多维关联规则算法模型，提供有效的多维数据挖

掘方法。

2.算法的实现与优化，提供开源软件和技术文档，便于工程实践和

学术交流。

3.实验结果和数据分析报告，验证算法的性能和可行性，并提出改

进方案与思路。

五、工作计划：

本研究的工作计划如下：

1.第一季度：对关联规则算法和PR-tree技术进行综述，明确研究

方向和问题。

2.第二季度：设计和实现基于PR-tree的多维关联规则挖掘算法，

并进行算法性能测试。

3.第三季度：设计并实施多个实验，验证算法的效果和可行性，并

分析结果。

4.第四季度：总结研究成果，撰写论文，推广成果。