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Apriori改进算法研究及实现的开题报告

一、研究背景

在数据挖掘领域中，频繁模式挖掘是一个重要的研究方向。Apriori算法是一种经典的频繁模式挖掘算法，基于该算法可以很好地挖掘出数据中频繁出现的项集。然而，Apriori算法存在着计算复杂度高、扫描数据集多、生成候选集大等缺点，限制了其在大规模数据集中的使用。为此，研究Apriori改进算法可以提高频繁模式挖掘的效率和精度。

二、研究目的

本研究旨在对Apriori算法进行改进，提高频繁模式挖掘的效率和精度。具体研究目标如下：

1.研究Apriori算法及其存在的问题；

2.探究Apriori改进算法的实现原理和过程；

3.设计并实现改进算法，并对其进行性能测试和比较分析；

4.验证改进算法在频繁模式挖掘中的有效性与实用性。

三、研究方法

1.研究文献综述：对Apriori算法和改进算法的相关文献进行阅读和分析，了解Apriori算法的原理和存在的问题，以及改进算法的实现过程和优势；

2.算法设计：基于Apriori算法，结合改进算法的思想和技巧，设计改进算法的核心算法流程；

3.算法实现：使用编程语言编写改进算法的源代码，并进行性能测试和比较分析；

4.模拟实验：使用模拟数据集和真实数据集对改进算法进行性能测试和比较分析；

5.结果分析：对实验结果进行分析和总结，验证改进算法在频繁模式挖掘中的有效性和实用性。

四、研究意义

1.提出并实现Apriori改进算法，提高频繁模式挖掘的效率和精度；

2.探究频繁模式挖掘中的问题和挑战，具有一定的理论和实践意义；

3.为数据挖掘领域中频繁模式挖掘的研究提供新思路和新方法；

4.对提高大规模数据集的频繁模式挖掘效率具有重要的应用价值。

五、预期成果

1.提出Apriori改进算法的设计方案；

2.实现改进算法并完成性能测试；

3.撰写研究论文并发表在相关学术期刊或会议上。