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改进型遗传算法在多维关联规则挖掘中的应用的开题报告

1.研究背景及研究意义

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要任务，在商业数据分析、网络推荐系统、医疗诊断等领域都有广泛应用。传统的关联规则挖掘算法主要基于Apriori算法，存在运行速度慢、内存消耗大、对噪声敏感等问题。为了克服这些问题，学者们提出了一系列改进算法，如FP-Growth算法和Eclat算法。但这些算法仍然存在一些问题，例如挖掘结果过于冗余、无法处理数值属性等。因此，改进传统的关联规则挖掘算法仍然是一个重要的研究方向。

遗传算法是一种基于自然选择模式的优化算法，已经广泛应用于多个领域。在关联规则挖掘中，遗传算法被用于优化关联规则的支持度和置信度。一些研究表明，遗传算法在关联规则挖掘中的表现比传统算法更好。因此，研究如何利用改进型遗传算法来提高关联规则挖掘的效果是十分重要的。

2.研究内容及研究方法

本研究旨在探究改进型遗传算法在多维关联规则挖掘中的应用。具体的研究内容和方法如下：

（1）研究遗传算法在关联规则挖掘中的应用：对遗传算法在关联规则挖掘中的优点进行总结和分析，探究如何利用遗传算法提高关联规则挖掘的效果。

（2）改进传统遗传算法的性能：通过对遗传算法进行改进，提高其运行速度、内存消耗、对噪声的容忍度等性能，以适用于多维关联规则挖掘的实际应用场景。

（3）开发基于改进型遗传算法的多维关联规则挖掘算法：基于改进型遗传算法的优点，结合多维关联规则挖掘的特点和需求，开发出适用于多维数据的关联规则挖掘算法。

（4）实验验证：通过真实数据集的实验验证，比较改进型遗传算法和其他算法在多维关联规则挖掘效果上的优劣，并分析算法的稳定性和可行性。

3.预期研究结果

本研究预期实现以下研究结果：

（1）总结遗传算法在关联规则挖掘中的优点，探究如何利用遗传算法提高关联规则挖掘的效果。

（2）改进传统遗传算法的性能，使其适用于多维关联规则挖掘的实际应用场景。

（3）开发基于改进型遗传算法的多维关联规则挖掘算法，具有较高的稳定性和可行性。

（4）证明改进型遗传算法在多维关联规则挖掘中的效果优于传统算法。

4.研究进度安排

|时间节点|完成内容|

|------------|--------------------|

|第1-2个月|研究遗传算法在关联规则挖掘中的应用|

|第3-4个月|改进传统遗传算法的性能|

|第5-6个月|开发基于改进型遗传算法的多维关联规则挖掘算法|

|第7-8个月|进行实验验证|

|第9个月|撰写论文|

|第10-12个月|论文修改和答辩准备|