关联规则中的Apriori算法的研究与改进的开题报告

关联规则中的Apriori算法的研究与改进的开题报告一、选题背景和意义随着数据量不断增加和存储技术的不断发展，数据挖掘成为了一个重要的研究领域。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个基础问题，它能够从大规模数据中发现项集之间的关联关系，并为商业决策提供有用的信息。Apriori算法是关联规则挖掘中最经典的一种算法，但它也存在着一些问题，例如其对大规模数据的处理效率较低、频繁项集的生成过程中存在大量的重复计算等等。因此，对Apriori算法进行研究和改进具有很强的实用价值。二、研究内容和目标本文将主要研究Apriori算法在关联规则挖掘中的应用、问题及其优化方法。具体地，研究内容包括：1.Apriori算法的原理与实现；2.Apriori算法在关联规则挖掘中的应用；3.Apriori算法存在的问题，如对大规模数据的处理效率较低、频繁项集的生成过程中存在大量的重复计算等；4.针对Apriori算法存在的问题进行优化的方法，如FP-Growth算法、分布式Apriori算法等；5.实验评估改进后的算法的性能和效果，分析改进算法的优缺点。三、研究方法和技术路线本文将采用文献分析和实验评估相结合的方法进行研究。具体地，先通过文献分析来了解Apriori算法的原理、应用、存在的问题、优化方法等相关知识。然后，根据分析结果实现改进算法，通过实验评测比较改进算法与原始算法的性能和效果，分析其优缺点。四、预期成果及其应用价值预期成果：通过对Apriori算法的研究，将会实现改进算法，并通过实验来比较分析改进算法与原始算法的性能和效果，为关联规则挖掘领域的实际应用提供有价值的信息。应用价值：1.为商业决策提供有用的信息；2.为关联规则挖掘领域的科研人员提供有价值的研究成果；3.推动Apriori算法相关研究和应用的发展。五、可行性分析本课题的研究内容和实验方法在技术上具有可行性，研究计划的时间安排合理、科学。此外，本研究所需的算法和技术已有相关领域学者进行了深入的研究和探讨，而本课题的贡献主要在于基于文献分析的优化改进，因此该课题的研究成果有相当大的可行性。六、研究过程和计划1.预备研究（1个月）包括查找相关文献，了解Apriori算法的原理、实现、应用和存在的问题等内容，准备研究所需的实验工具和数据集。2.研究方案设计（1个月）根据文献分析的结果，研究改进算法的设计方案，并在此基础上制定整个研究的实验方案。3.实验实现（2个月）实现文献中提到的Apriori算法和改进算法。同时，准备实验数据集，并依据实验方案对上述算法进行性能和效果比较。4.实验分析（1个月）对实验结果进行分析，比较改进算法与原始算法的性能和效果。5.论文写作（2个月）根据实验结果和分析，编写出结构完整、内容合理、语言流畅的毕业论文。七、参考文献[1]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules.Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonVeryLargeDataBases,1994:487-499.[2]HanJ,PeiJ,YinY.MiningFrequentPatternswithoutCandidateGeneration.Proceedingsofthe2000ACMSIGMODInternationalConferenceonManagementofData,2000:1-12.[3]ParkJS,ChenMS,YuPS.Aneffectivehash-basedalgorithmforminingassociationrules.Proceedings