基于粒计算与完全图的关联规则算法研究的开题报告.docx

基于粒计算与完全图的关联规则算法研究的开题报告 一、研究背景和意义 关联规则是数据挖掘领域中的重要研究方向，它通过发现数据集中不同项之间的关系，为商业、工业等领域提供了有价值的决策支持。粒计算是一种新的计算方法，旨在处理不确定、不精确和模糊等数据。完全图则是一种数学工具，可以帮助我们发现图结构中的关联关系。将粒计算和完全图应用于关联规则算法中，可以更准确地抽取关联规则，提高算法的覆盖率和准确率。 二、研究内容和方法 本研究将基于粒计算与完全图，设计一个新的关联规则算法。具体研究内容包括： 1. 改进Apriori算法 Apriori算法是数据挖掘领域中最经典的关联规则算法之一。本研究将结合粒计算的思想，改进Apriori算法中的支持度和置信度计算方式，提高算法的准确性和效率。 2. 基于完全图的关联规则抽取 完全图是对图结构进行建模的一种方式，每个节点都和其他节点都存在联系。本研究将基于完全图，通过对节点间的相似度进行计算，探索图结构中的关联规则，并结合粒计算的方法，提高抽取关联规则的准确率。 3. 实验验证 本研究将通过实验验证所提出的关联规则算法的准确性和效率，并与传统的关联规则算法进行比较。 三、研究预期结果 本研究预期通过基于粒计算与完全图的关联规则算法，能够提高关联规则算法的准确性和效率，抽取出更多更准确的关联规则，为商业、工业等领域提供更好的决策支持。 四、研究难点和挑战 1. 如何将粒计算和完全图应用于关联规则算法中，并结合Apriori算法进行改进。 2. 如何有效地计算节点间的相似度，并根据相似度抽取出关联规则。 3. 如何在实验中准确评测所提出的关联规则算法，比较其与传统算法之间的差异。 五、论文结构 本论文预计包括以下章节： 第一章： 研究背景和意义 第二章： 相关工作综述 第三章： 粒计算与完全图的关联规则算法设计与实现 第四章： 实验分析与结果 第五章： 结论与展望