加权负关联规则挖掘技术的研究的中期报告.docx

加权负关联规则挖掘技术的研究的中期报告 本文针对加权负关联规则挖掘技术的研究进行了中期报告，对已经完成的研究工作进行了总结，并介绍了后续工作的计划。 1.研究背景与意义 关联规则挖掘是数据挖掘的重要应用技术之一，主要用于发现数据之间的关联关系。在实际应用中，一些特定的关联规则对于决策具有重要意义，如销售数据中的“连锁超市购买牛奶后购买尿布的规律”，在一定程度上可以指导企业进行更加科学合理的货物摆放和宣传策略。而在现实生活中，我们也会遇到一些负向的关联规则，如“购买某品牌的洗发水后头皮发痒”等，可对品牌声誉造成不良影响。因此，对于负向关联规则的发现与分析也具有较高的应用价值。 然而，在现有的关联规则挖掘算法中，很少有针对负向关联规则的挖掘技术。因此，本研究旨在探索一种可用于挖掘加权负向关联规则的算法，以满足实际应用中的需求。 2.已完成的工作 2.1 加权负向关联规则的定义 本研究首先对加权负向关联规则进行了定义，即在原有的关联规则基础上，引入权重因子，将支持度和置信度进行加权计算，实现对于负向规则的挖掘。 2.2 加权负向关联规则挖掘算法的设计与实现 基于对加权负向关联规则的定义，本研究提出了一种基于Apriori算法的加权负向关联规则挖掘算法，并进行了算法实现。具体步骤为： （1）读取数据集，计算项集的支持度； （2）根据最小支持度过滤掉低支持度的项集，得到候选项集； （3）计算候选项集的支持度和候选规则的置信度，并按照加权计算公式确定候选规则的权重； （4）根据最小置信度过滤掉低置信度的规则，得到强规则集合。 2.3 算法性能测试与优化 为了验证算法的有效性和性能，本研究对算法进行了大量实验测试。实验结果表明，本算法能够有效地挖掘出负向关联规则，并且在时间效率和空间效率上均有不错的表现。 3.后续工作计划 基于已经完成的研究工作，本研究的后续工作计划如下： （1）对算法进行优化，提高算法的时间效率和空间效率。 （2）将算法应用到实际数据集中，进一步验证算法的效果和性能。 （3）探究加权负向关联规则的应用场景和实际应用效果，为进一步推广该算法提供理论支持。 综上所述，本文已经完成了加权负向关联规则挖掘技术的相关研究工作并进行了中期报告，后续工作将继续推进，以期为实际应用提供有力的支持。