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SNS个性化标签的数据挖掘关联规则算法研究中期报告

一、研究背景

社交媒体（SocialNetworkingService,SNS）逐渐成为人们日常生活的重要组成部分，同时也是数据挖掘的重要研究领域之一。在SNS中，标签（Tag）是用户在发布信息时用来描述内容的一种方式，也是用户交互的重要形式之一。随着SNS用户数量的不断增加，标签的数据量也在不断增加，如何利用这些数据挖掘出与用户兴趣相关的规律，可以为推荐系统、广告定向、个性化推荐等应用提供支持。

二、研究内容

本研究旨在探索SNS个性化标签的数据挖掘关联规则算法，具体包括以下内容：

1.数据预处理：对SNS标签数据进行清洗、分词、去除停用词等预处理操作，得到可用于分析的数据集。

2.关联规则挖掘算法：基于Apriori算法和FP-growth算法，尝试对SNS标签数据进行关联规则挖掘，并比较算法的效率和准确性。

3.关联规则分析：对挖掘出来的关联规则进行分析，探索SNS用户兴趣和行为的规律。

三、研究进展

目前，本研究已完成了SNS标签数据的采集和预处理，使用Python的第三方库进行了分词、去除停用词、词频统计等操作，得到了一个初始数据集。

接下来，我们将基于Apriori算法和FP-growth算法，对数据集进行关联规则挖掘，并比较两种算法的效率和准确性。同时，我们将对挖掘出来的关联规则进行分析，探索SNS用户兴趣和行为的规律。

四、研究计划

1.完成关联规则挖掘算法的实现和比较，得到SNS标签数据的挖掘结果。

2.对挖掘结果进行分析，探索SNS用户兴趣和行为的规律。

3.撰写论文，总结研究内容和结果，并提出未来研究方向。

预计在下一个月内完成研究工作，准备提交论文。