基于关联规则的数据挖掘算法研究的开题报告.docx

基于关联规则的数据挖掘算法研究的开题报告 一、研究背景和意义 在信息时代，数据成为了企业、政府和个人进行决策的重要依据。随着数据量的快速增长，如何从海量数据中提取有价值的知识成为了一个亟待解决的问题。数据挖掘技术作为一项有力的工具，可以挖掘数据中的隐藏规律和信息，从而支持决策。而关联规则是数据挖掘领域中的一种重要技术，它可以在数据集中发现相互关联的项集，为分析和预测提供了帮助。因此，研究基于关联规则的数据挖掘算法具有重要的研究意义。 二、研究内容和目标 本文主要研究基于关联规则的数据挖掘算法，探究如何提高其效率和精度。具体研究内容和目标如下： 1. 对关联规则算法进行深入研究，探究其原理和基本概念。 2. 分析关联规则算法的优点和不足之处，提出改进方案。 3. 改进关联规则算法，提高其效率和精度。 4. 对比实验，验证改进算法的有效性和实用性。 三、研究方法和技术路线 本文采用实验研究法，先对关联规则算法进行深入研究和分析，了解其优缺点。然后提出改进方案，对改进算法进行实现，并对其进行效果测试和对比实验，验证其有效性和实用性。 技术路线如下： 1. 分析关联规则算法的基本原理和概念，如Apriori、FP-Growth等。 2. 研究关联规则算法的优缺点，如支持度、置信度、频繁项集等，并提出改进方案。 3. 基于改进算法，实现关联规则算法。 4. 对实现的改进算法进行效果测试和对比实验，验证改进算法的有效性和实用性。 四、预期结果 1. 深入研究关联规则算法，掌握其基本原理和概念。 2. 分析关联规则算法的优缺点，提出改进方案。 3. 实现改进算法，并对其进行效果测试和对比实验。 4. 验证改进算法的有效性和实用性，提高关联规则算法的效率和精度。 五、研究进展和计划 目前已经完成对关联规则算法的基本原理和概念进行研究，并深入分析了其优缺点。接下来的计划是提出改进方案，实现改进算法，并对其进行效果测试和对比实验。预计在3个月内完成改进算法的实现和测试，并在4个月内完成研究报告的撰写。