关联规则的改进与应用研究的开题报告

关联规则的改进与应用研究的开题报告一、选题背景随着互联网技术的不断发展和普及，数据处理和分析已成为许多领域中不可或缺的一部分，如市场营销、广告推荐和生产管理等。在大量的数据中，关联规则挖掘技术被广泛应用于寻找变量之间的关系和规律，从而为企业决策提供有力的支持。然而，目前的关联规则挖掘存在一些问题，如产生的规则数量庞大、不易解释、容易出现错误等。因此，对关联规则的改进和应用研究具有重要的现实价值和理论意义。二、研究内容1.改进关联规则挖掘算法，提高规则的准确性和可解释性。针对目前关联规则挖掘算法存在的问题，如规则数量庞大、噪声数据过多等，探索新的算法，通过数据预处理、优化项设置和参数调整等方法，提高规则的准确性和可解释性。2.应用改进后的关联规则挖掘算法，挖掘实际应用场景中的规律和趋势。结合具体的应用场景，如电商平台、医疗保健等领域，运用改进后的关联规则挖掘算法，挖掘出其中的规律和趋势。3.基于挖掘结果，提出针对性的方案和建议。通过对挖掘结果的分析和总结，提出与应用场景相关的针对性方案和建议，为企业决策提供有力支持。三、研究意义1.具有重要的现实价值。对于大规模数据的处理和分析，关联规则挖掘已成为不可或缺的一部分，因此改进关联规则挖掘算法具有重要的现实意义。2.对关联规则挖掘技术的发展具有贡献。本研究提出的改进算法对于关联规则挖掘技术的发展具有积极的推动作用，可以促进技术的不断更新和提升。3.有助于推进企业发展。本研究将提出针对性的方案和建议，可以为企业提供有力支持和指导，促进企业的发展和壮大。四、研究方法1.文献综述法。通过查阅文献，分析目前关联规则挖掘存在的问题并探索改进的方向。2.算法设计与实现。结合文献综述的成果，设计、编写并验证改进后的算法。3.案例分析。在具体的应用场景中，应用改进后的关联规则挖掘算法，挖掘出其中的规律和趋势。4.方案提出。根据挖掘结果，提出针对性的方案和建议。五、预期成果1.提出一种针对关联规则挖掘算法的改进算法；2.应用改进算法，挖掘出实际场景中的规律和趋势；3.提出与应用场景相关的针对性方案和建议。六、研究计划1.前期调研和文献综述（2个月）；2.算法设计与实现（3个月）；3.关联规则挖掘实验（3个月）；4.提出应用方案和建议（1个月）；5.论文撰写及答辩（3个月）。七、参考文献[1]吴军.数学之美[M].北京:清华大学出版社,2012.[2]吴波,顾多,武静娟.关联规则挖掘及改进[J].计算机工程,2016,42(5):178-182.[3]蒋思成,王静远.基于改进的Apriori算法的关联规则挖掘研究[C]//第四届网络信息与工程应用国际会议论文集.成都:重庆邮电大学出版社,2015:510-513.[4]WangY,GuoY,ZhangX.Afrequentgraphminingapproachforthediscoveryofmotifsinproteinstructures[J].JournalofComputationalScience,2016,15:42-52.[5]ZhangJ,ZhangY,WuQJ.Anefficientpruningalgorithmforhighutilityitemsetsmining[C]//Proceedingsofthe26thACMInternatio