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文档简介

1、2022/7/18改进的Apriori算法对用户购机偏好的研究2022/7/18内容提要选题背景研究现状研究内容进度安排4123选题背景手机大数据商业价值非常大手机大数据用来分析手机终端偏好十分科学关联算法能够挖掘出用户终端偏好的规则2022/7/182022/7/18研究现状-几种典型的关联算法关联算法AprioriDHPFP-Growth产生大量的候选集，重复扫描数据库附加一个Hash表计算和数据库的计算时间实现复杂，只能使用布尔关联规则2022/7/18研究现状-Apriori算法Apriori编码二维-Apriori算法LQ_Apriori算法M-Apriori扫描一次数据库就可以实现

2、提高算法挖掘频繁项集的时间效率减少扫描的事务数量没有应用手机大数据手机终端偏好的关联规则挖掘没有去除没有实际意义的强关联规则研究内容-目标与内容2022/7/18目标挖掘出手机大数据中与用户终端偏好相关的规则改进Apriori算法，提高效率，去除没有意义的规则内容研究内容-问题分析当前关联分析Apriori算法存在许多问题，总体来说有如下几点：重复扫描数据库产生大量的候选集产生的关联规则需要优化2022/7/18研究内容-问题12022/7/18研究内容-在进行Apriori算法的I/O负担太大研究问题1问题解决通过减少事务的数量来扫描事务的算法，降低算法的扫描时间研究内容-问题22022/7

3、/18研究内容-研究问题2问题解决在挖掘到强关联规则有些是不准确的，可能与实际情况不符引入兴趣度Apriorir算法进一步的筛选，去除那些不具备实际应用价值的规则，筛选出来用户感兴趣的规则拟解决方案-问题22022/7/18客观兴趣度：客观兴趣度是指用户对规则的客观关注程度兴趣度概率兴趣度相关兴趣度信息量兴趣度影响兴趣度2022/7/18仿真实验-数据集与工具本实验的数据集来自重庆市联通部分9-10月份的数据；拟使用Python语言实现相关算法，并通过Hadoop并行计算框架实现对数据的处理，MATLAB等软件或者插件进行结果的展示。2022/7/18进度表时间段工作内容预期成果2016.09-2016.11阅读大数据相关论文，完成开题报告完成开题报告2016.12 -2017.04学习大数据方面的语言，以及现有的相关的算法和模型。并且学习相关的实验工具具备相关知识基础2017.05 -2017.08整理相关的资料，对联通大数据进行预处理，利用聚类分析对用户进行细分，利用关联算法进行关联分析改进算法与模型理论2017.09 -2018.01设计算法对实验结果进行预测分析，验证实验理论，完成理论思想编写代码并在平台上进行实验，

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