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基于Apriori算法的ICMLC会议数据库挖掘的开题

报告

一、选题背景

随着计算机技术和网络技术的飞速发展，大量的信息和数据被无序

地产生和积累，如何快速高效地从这些数据中挖掘出有价值的信息和知

识就成为了当前的热点和难点研究方向。数据挖掘是一种从大数据中发

现潜在规律、关系和模式的技术，其中关联规则挖掘是最常用的技术之

一。关联规则挖掘能够在大规模数据集中发现数据项之间的相关性，并

且能够应用于市场营销、生产调度、医学诊断等领域。

国际机器学习与计算机(ICMLC)是全球规模最大的计算机学术会议

之一，每年都吸引了世界各地学者和工程师共同探讨和研究机器学习和

计算机的相关问题。本文计划对过往的会议论文数据库进行挖掘，通过

Apriori算法挖掘数据集中存在的关联规则，帮助研究者更好地了解行业

发展趋势以及发现更为深入的研究方向。

二、研究目标

本文的研究目标是基于Apriori算法对ICMLC会议论文数据库进行关

联规则挖掘，并深入分析挖掘出的规则，获取行业发展趋势和研究热点。

具体研究目标如下：

（1）对ICMLC会议论文数据库进行采集和清洗，整理成符合

Apriori算法的事务数据库。

（2）基于Apriori算法对事务数据库进行关联规则挖掘，获取最大

频繁项集和关联规则集。

（3）对挖掘出的规则集进行分析和评价，得出行业发展趋势和研究

热点。

三、研究内容

（1）数据采集和清洗

本文采用Python语言编程实现爬虫程序，通过爬取ICMLC会议的

官网和论文数据库，收集到有关论文的相关信息，如作者、标题、摘要、

关键字等，并进行数据清洗处理，去除重复数据和不符合格式要求的数

据。最终将整理好的数据集保存到本地数据库中。

（2）关联规则挖掘

本文采用Apriori算法对提前整理好的数据集进行关联规则挖掘。

Apriori算法是数据挖掘中广泛使用的一种关联规则挖掘算法，它是基于

频繁项集和置信度度量的。频繁项集是数据集中经常出现的项集，而置

信度则是指某条规则在条件部分已知的情况下，结论部分发生的概率。

Apriori算法通过逐级挖掘当前候选项集的频繁项集，从而逐步缩小搜索

空间，提高算法效率。

（3）规则分析和评价

本文将挖掘到的关联规则集进行评价，通过计算规则置信度和支持

度，过滤掉置信度和支持度低于预设值的规则，同时通过挖掘出的规则

集，对行业发展趋势和研究热点进行深入分析。

四、研究意义

本文的研究结果能够为ICMLC会议相关领域的学者和研究者提供有

价值的参考信息和深入分析，对进一步深入研究机器学习和计算机相关

问题具有一定的指导作用。同时，本研究能够提高数据挖掘和关联规则

挖掘领域的应用和研究水平，为大数据处理和应用提供更为高效和快捷

的手段。