基于遗传算法的关联规则数据挖掘技术研究的开题报告.docx

基于遗传算法的关联规则数据挖掘技术研究的开题报告 一、选题背景及意义 数据挖掘是现代信息技术领域中一个热门的技术方向，旨在从数据中发现隐藏的规律和关系，并用于辅助决策、指导业务和提升效率。关联规则是数据挖掘中一种重要的技术，其应用范围广泛，如电商、金融、医疗等行业。目前，关联规则挖掘算法已经有很多，但随着数据规模的增加和计算复杂度的提高，传统的算法已经无法满足快速高效的需求，需要进行优化和改进。 遗传算法作为一种优化算法，可用于处理高维、非线性和非凸的优化问题，已经被广泛应用于数据挖掘领域。本研究将采用遗传算法对关联规则挖掘算法进行优化，以提高关联规则挖掘的效率和精度，具有一定的理论意义和实际应用价值。 二、研究内容及方法 本研究将基于遗传算法对关联规则数据挖掘技术进行优化。具体研究内容包括以下几个方面： （1）关联规则挖掘算法的研究。对传统的数据挖掘算法和关联规则挖掘算法进行梳理和总结，分析其优缺点。 （2）遗传算法的研究和应用。对遗传算法进行梳理和总结，了解其基本原理和算法流程以及在数据挖掘领域的应用情况。 （3）基于遗传算法的关联规则挖掘算法的优化研究。基于关联规则挖掘算法和遗传算法的优势，对其进行结合，以提高关联规则挖掘算法的效率和精度。 （4）算法实现与实验验证。在实验中，使用大量的数据集进行算法的验证和比较，以说明新算法的优越性。 三、预期研究成果及意义 （1）提出一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法，以提高关联规则挖掘的效率和精度。 （2）通过实验验证，比较新算法与传统算法的效率和精度，证明新算法的优越性。 （3）为关联规则挖掘算法的研究提供了新的思路和方法，对于未来数据挖掘算法的研究具有一定的启示作用。 （4）在实际应用中，提高了关联规则挖掘的效率和准确性，对于电商、金融、医疗等行业有一定的实际应用价值。 四、可行性分析 本研究的可行性主要来源于以下几个方面： （1）遗传算法已经被广泛使用，其应用领域与数据挖掘密切相关。 （2）关联规则数据挖掘技术是目前热门的数据挖掘技术之一，已经被广泛应用于实际生产和生活中。 （3）本研究采用遗传算法对关联规则挖掘算法进行优化，具有优越性和实际应用价值。 五、进度安排 本研究计划于2022年9月开始，2024年6月完成，预计研究进度安排如下： 第一年：对关联规则挖掘算法和遗传算法进行综述，并提出基于遗传算法的关联规则挖掘算法的基本思路。 第二年：完成基于遗传算法的关联规则挖掘算法的实现与验证，并与传统算法进行比较。 第三年：总结研究成果，撰写毕业论文并进行答辩。 六、参考文献 [1] Anandhi A, Subramanian P. An efficient genetic algorithm based approach for mining association rules[J]. Journal of Information Science and Engineering, 2011, 27(1): 227-240. [2] Han J, Pei J, Yin Y. Mining frequent patterns without candidate generation[C]//ACM SIGMOD Record. ACM, 2000, 29(2): 1-12. [3] Sharma A, Kumar M. A Comparative Analysis on the Performance of Apriori and Genetic Algorithm based Association Rule Mining[J]. 2015. [4] Tang J, Chen Z, Fu A W C. Fast mining frequent closed patterns using the extended FP-tree[C]//Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Springer, Berlin, Heidelberg, 2002: 165-177. [5] Zhang X, Zhang X, Cheng J. Efficient mining of high average-utility itemsets with binary-encoded genetic algorithm[J]. Journal of Systems and Software, 2017, 132: 235-247.