基于图的关联规则数据挖掘算法的研究及其应用的中期报告.docx

基于图的关联规则数据挖掘算法的研究及其应用的中期报告 尊敬的评委，大家好！ 今天我来为大家介绍基于图的关联规则数据挖掘算法的研究及其应用的中期报告。 首先，我会简要介绍一下关联规则数据挖掘的基本概念和应用，然后我会讲解基于图的关联规则数据挖掘算法以及其在实际应用中的表现，最后我会对下一步的研究计划进行展望。 关联规则数据挖掘是一种用于发现数据集中不同属性之间的关联关系的技术，对于市场营销、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛的应用。该技术通过寻找频繁项集，并生成关联规则来描述不同属性之间的关联性。 基于图的关联规则数据挖掘算法是一种通过建立节点以及节点之间的边来表示数据集中的属性和关联关系的方法。该算法使用图的连通性和度来确定项集的频率，并通过计算节点之间的距离来发现属性之间的关联关系。 通过实验比较，该算法在数据集较大、关联关系复杂等情况下表现出较好的表现，具有可扩展性和准确性，并且具有一定的可解释性，可以帮助用户理解属性之间的关联关系并做出更好的决策。然而，该算法在处理非结构化数据时仍然存在一定的局限性，需要进一步研究。 下一步的研究计划包括对基于图的关联规则数据挖掘算法的优化和改进，如结合深度学习进行特征提取，以更好地处理非结构化数据。同时，我们还将研究算法在金融、医疗和智能制造等领域中的应用，以探索更多的实际场景和应用场景。 感谢大家的聆听，希望大家对我们的研究感兴趣。