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基于遗传算法的关联规则挖掘的开题报告

一、选题背景

随着数据化时代的到来，信息产生速度迅猛，数据量庞大，如何从海量数据中提取有用信息成为了一项重要研究课题。同时，关联规则挖掘作为数据挖掘领域中的重要技术，已经引起了广泛关注和研究。

传统的关联规则挖掘算法主要基于Apriori算法，该算法具有计算复杂度高、挖掘效率低等缺点。因此，研究如何提高关联规则挖掘算法的效率和准确度是当前的热点之一。基于此，本研究拟采用遗传算法来实现关联规则挖掘，以期提高算法的性能和效率。

二、研究意义

本研究的意义在于：

1.探究遗传算法在关联规则挖掘中的应用，拓展关联规则挖掘的研究领域和思路；

2.提高关联规则挖掘的效率和准确度，为商业和科研提供更加可靠的数据分析和决策支持；

3.对算法的稳定性和鲁棒性进行探究，为算法实际应用提供保障。

三、研究目的

本研究的目的在于：

1.探究遗传算法在关联规则挖掘中的实际应用；

2.提高关联规则挖掘的效率和准确度；

3.分析遗传算法在关联规则挖掘中的稳定性和鲁棒性；

4.实现关联规则挖掘算法的自动化运行。

四、研究内容和方法

本研究主要研究内容包括：

1.遗传算法的原理和应用；

2.关联规则挖掘的基本概念和算法；

3.基于遗传算法的关联规则挖掘算法的设计和实现；

4.算法性能的分析和比较。

研究方法主要采用文献综述、实验分析、比较分析等方法。

五、预期成果

本研究预期达到的成果包括：

1.提出一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法；

2.分析算法的功能和特点；

3.验证算法的优越性和有效性。

六、工作计划及进度安排

本研究将按照以下计划和时间进度安排开展工作：

1.第一阶段（1个月）：收集相关文献资料，了解关联规则挖掘和遗传算法的基本概念和算法原理。

2.第二阶段（2个月）：设计和实现基于遗传算法的关联规则挖掘算法，并通过模拟实验和对比分析来验证算法的优越性和有效性。

3.第三阶段（1个月）：总结分析实验数据，撰写毕业论文并进行答辩。

七、参考文献

[1]Agrawal，R.，Imierinski，T.，Swami，A.Miningassociationrulesbetweensetsofitemsinlargedatabases.Proceedingsofthe1993ACMSIGMODinternationalconferenceonManagementofdata，pp.207-216，1993.

[2]A.Abraham,A.Chung,andP.Siarry.Evolutionaryalgorithmsandapplications.AdvancedAlgorithmsandLearningSystems，JohnWileySons，Inc.，1999.

[3]Jin，Y.，Y.Luo，andB.Sendhoff.DynamicOptimizationandMOTHERforEngineeringDesign.Springer，2007.

[4]张菲.基于遗传算法的关联规则挖掘研究.《计算机工程与实验》(下旬)，2006年。

[5]马德贵，黄昆生.关联规则挖掘算法研究.《计算机应用研究》(第6期)，2006年。

[6]刘志华.数据挖掘算法及其应用.清华大学出版社，2007年。