频繁闭合项集挖掘算法及应用研究的开题报告_第1页
频繁闭合项集挖掘算法及应用研究的开题报告_第2页
频繁闭合项集挖掘算法及应用研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

频繁闭合项集挖掘算法及应用研究的开题报告一、选题背景：频繁项集挖掘是数据挖掘中的经典问题之一，通过发现项集之间的关联关系来揭示数据中存在的潜在规律。随着数据量不断增大，单一项集的数目也呈指数级增长，因此，对于大规模数据集的频繁项集挖掘成为了对计算机效能的极大挑战。频繁闭合项集挖掘算法是近年来被广泛研究的一种算法，它通过有效地利用关闭性质来缩小挖掘空间，从而显著提高了挖掘的效率。在实际应用中，频繁闭合项集挖掘算法在网络安全、电商推荐、生物信息学等领域都具有重要的应用，并且已经取得了不俗的成果，然而仍存在诸多值得深入研究的问题。二、选题意义：频繁闭合项集挖掘算法是目前数据挖掘领域的研究热点之一，它可以广泛应用于各个领域，如网络安全、电商推荐、生物信息学等。研究频繁闭合项集挖掘算法的重要性在于：1.提高数据挖掘的效率：频繁闭合项集挖掘算法使用闭合性质来优化挖掘过程，可以降低不必要的计算，并提高挖掘效率和准确性。2.发现更多的有价值的知识：通过发现项集之间的关联关系，可以揭示数据中存在的潜在规律，帮助用户进行决策和预测。3.扩展应用场景：研究频繁闭合项集挖掘算法可以将其应用到更多的领域中，如在线推荐系统、智能问答系统、反垃圾邮件等，从而实现更广泛的应用。三、研究内容：本文拟从以下几个方面对频繁闭合项集挖掘算法进行深入研究：1.频繁闭合项集挖掘算法的原理和应用：介绍频繁闭合项集挖掘算法的基本原理、算法实现方法、挖掘流程和应用场景等。2.频繁闭合项集挖掘算法的改进和优化：包括利用增量式更新、支持度集合裁剪、基于关联规则的后剪枝等方法对算法进行优化和改进，并对优化效果进行评估和比较。3.频繁闭合项集挖掘算法的拓展：研究将频繁闭合项集挖掘算法应用于关联规则挖掘、模式分类、聚类分析等其他领域的扩展和应用，对其优势和不足进行分析和探讨。四、研究方法：1.文献调研：通过检索相关文献，收集频繁闭合项集挖掘算法的研究成果，了解其发展历程、主流研究方向和进展情况。2.理论研究：对频繁闭合项集挖掘算法的原理、性质和算法实现方法进行深入研究和探索，理解其优劣及适用场景。3.实验设计：利用UCI数据集和自行收集的数据集，设计实验样本和实验方案，对算法进行数据验证和实验结果分析，评估算法的优化效果和应用效果。四、预期目标：本文旨在深入研究频繁闭合项集挖掘算法的原理、应用、改进和拓展方向，并尝试利用所得的结论和方法解决具体应用问题，达到以下预期目标：1.对频繁闭合项集挖掘算法的原理和性质进行深入了解和探讨，掌握其核心算法和变种算法的实现方法。2.对频繁闭合项集挖掘算法的优化和改进进行研究，并对其优化效果和适用范围进行评估和比较。3.对频繁闭合项集挖掘算法的拓展和应用进行探讨，发现其在其他领域

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论