基于关联规则的利润加权数据挖掘算法研究及在商业智能中的应用的开题报告.docx

基于关联规则的利润加权数据挖掘算法研究及在商业智能中的应用的开题报告 一、研究背景 随着互联网技术和数据挖掘技术的不断发展，商业智能逐渐成为企业管理的一个重要方向。商业智能强调利用数据挖掘技术和数据分析方法，从海量数据中发现有价值的信息和规律，并进行相应的决策支持，为企业提供管理方案和经营策略。其中，关联规则挖掘技术是商业智能领域中最重要的数据挖掘技术之一，它的主要作用是发现数据之间的关联性和依赖性，并通过这些关联规则来指导企业的决策和战略。 然而，传统的关联规则挖掘算法只能在数据挖掘过程中生成频繁项集和关联规则，而不能考虑每个项集的利润贡献，这就意味着它不能很好地满足商业智能的需求。因此，在商业智能中，需要一种可以利用数据的利润贡献来加权关联规则的算法，从而更好地指导企业的决策和战略。 二、研究目的 本研究旨在设计一种基于关联规则的利润加权数据挖掘算法，并将其应用到商业智能领域中。具体目的包括： 1. 提出一种基于利润加权的关联规则挖掘算法，该算法可以考虑每个项集的利润贡献，从而加权生成关联规则，更好地指导企业的决策和战略。 2. 实现该算法并与传统的关联规则挖掘算法进行比较，证明其在生成关联规则方面的优越性。 3. 将该算法应用于实际的商业智能环境中，验证其在指导企业决策和战略方面的有效性，并分析其应用效果。 三、研究内容和方法 1. 研究现有的关联规则挖掘算法，并进行分析和评估，以确定需要改进的方向和内容。 2. 设计一种基于利润加权的关联规则挖掘算法，该算法可以根据数据集中各项的利润贡献来加权生成关联规则。具体算法包括以下步骤：(1) 频繁项集的生成；(2) 构造项与利润之间的映射；(3) 利润加权的关联规则生成。 3. 利用实验数据验证该算法的有效性，并与传统的关联规则挖掘算法进行比较。 4. 将该算法应用到商业智能领域中，采用实际数据进行应用验证，并分析其效果。 四、预期研究结果和创新点 本研究的预期结果和创新点包括： 1. 提出一种基于关联规则的利润加权数据挖掘算法，可以考虑每个项集的利润贡献，从而更好地指导企业的决策和战略。 2. 该算法可以提高关联规则的准确度和实用性，在商业智能中具有一定的应用前景。 3. 本研究的算法可以为商业智能领域的数据挖掘和分析提供一种新的思路和方法，对于推动商业智能的发展，提高企业管理水平具有积极的意义。