一种关联规则算法研究与改进的开题报告

一种关联规则算法研究与改进的开题报告题目：一种关联规则算法研究与改进研究背景：关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一项重要技术，可以挖掘出数据中的频繁项集和关联规则。目前已有的关联规则算法有Apriori、FP-Growth、Eclat等，但这些算法都存在一些问题，如频繁扫描数据集、空间复杂度高等。因此，需要研究一种关联规则算法，并进行改进，提高算法性能。研究目的：1.研究一种新的关联规则算法，并与已有算法进行比较分析；2.通过算法改进，提高算法性能；3.探索算法在不同数据集上的表现和应用。研究思路：1.对Apriori和FP-Growth算法进行分析，比较其性能和优缺点；2.提出一种改进的关联规则算法，并对改进算法进行实验验证；3.在不同数据集上测试改进算法的性能，对比实验结果；4.探讨改进算法的应用场景和优势。拟解决的问题：通过研究和改进关联规则算法，解决关联规则挖掘中频繁扫描数据集、空间复杂度高等问题，提高算法性能和效率。研究内容：1.关联规则算法原理及常用算法分析；2.提出改进算法并对算法进行测试和优化；3.对比改进算法和常用算法的性能表现；4.探讨算法在实际应用场景中的优劣和改进空间。研究方法：1.文献调研法：对相关文献进行综合分析和评价，掌握关联规则算法及其优缺点，提出改进算法；2.实验法：利用实际数据集对改进算法进行测试和优化；3.对比分析法：对比改进算法和已有算法的性能和优劣；4.统计方法：对实验数据进行统计分析，得出结论和结论验证。预期结果：通过本研究，可以：1.提出一种新的关联规则算法，并验证其在性能和效率方面的优势；2.验证改进算法在不同数据集上的表现和应用价值；3.分析算法的优缺点和适用场景。研究时间安排：1.第1-2周：文献调研和算法分析；2.第3-4周：创新算法设计、性能测试和优化；3.第5-6周：实验和数据分析；4.第7-8周：算法对比和应用场景分析；5.第9-10周：撰写论文和答辩准备。研究评估：研究成果将以论文形式呈现，其他评估细节由指导老师制定。参考文献：1.HanJ,PeiJ,YinY.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration:afrequent-patterntreeApproach[C]//DataMining,2000.Proceedings.2000IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2000:1-12.2.AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[C]//Proc.ofthe20thint.conf.onverylargedatabases,VLDB.Vol.1215.Citeseer,1994:487-499.3.OrdonezC,OmiecinskiE.EffectiveandEfficientSearchofECLAT’sFrequentItemsets[C]//InternationalConferenceonDatabaseand