一種改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)研究的開題報(bào)告

一種改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)研究的開題報(bào)告一、研究背景和意義關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典問題之一，它是通過發(fā)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的有趣關(guān)系來揭示數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在規(guī)律。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘已經(jīng)廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷、Web挖掘、社交媒體、醫(yī)學(xué)和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域，成為了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的重要工具。然而，傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘存在一些問題，如規(guī)則數(shù)量龐大、準(zhǔn)確率低、規(guī)則間存在沖突等。因此，需要探索一種改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，來提高規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確率、可靠性和實(shí)用性。二、研究目標(biāo)和內(nèi)容本研究旨在提出一種改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，來解決傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘存在的問題。具體研究目標(biāo)和內(nèi)容如下：（1）開發(fā)一種新的算法，采用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如特征選擇、聚類分析、分類分析等，來過濾冗余規(guī)則和提高規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確率和可靠性；（2）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套完整的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法實(shí)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等步驟；（3）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，檢驗(yàn)本研究設(shè)計(jì)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和實(shí)用性。三、研究方法和步驟本研究將采用以下方法和步驟：（1）研究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本理論和方法，并綜述現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)；（2）確定本研究的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的設(shè)計(jì)思路和流程；（3）通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、聚類分析、分類分析等步驟對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取有效的特征信息；（4）基于多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，來過濾冗余規(guī)則和提高規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確率和可靠性；（5）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套完整的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法實(shí)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等步驟；（6）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，檢驗(yàn)本研究設(shè)計(jì)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和實(shí)用性。四、預(yù)期成果和意義本研究預(yù)期獲得以下成果：（1）提出一種改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，來提高規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確率和可靠性；（2）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套完整的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)，可應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷、Web挖掘、社交媒體、醫(yī)學(xué)和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域；（3）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，檢驗(yàn)本研究設(shè)計(jì)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和實(shí)用性；（4）提高人們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的認(rèn)識(shí)和理解，推動(dòng)其在實(shí)際應(yīng)用中的廣泛應(yīng)用。五、研究計(jì)劃和進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下：第一年：研究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本理論和方法，綜述現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，并確定本研究的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的設(shè)計(jì)思路和流程；第二年：通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、聚類分析、分類分析等步驟對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取有效的特征信息，并設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法；第三年：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套完整的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法實(shí)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等步驟，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，檢驗(yàn)本研究設(shè)計(jì)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和實(shí)用性。六、參考文獻(xiàn)[1]HanJ,PeiJ,KamberM.Datamining:conceptsandtechniques[M].Elsevier,2011.[2]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[C]//Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonVeryLargeDataBases.MorganKaufmannPublishersInc.,1994:487-499.[3]ZhouZH.Machinelearning[M].Beijing:TsinghuaUniversityPress,2016.[4]BayardoJrRJ.Efficientlymininglongpatternsfromdatabases[M]//ACMSIGMODRecord.ACM,1998:8