基于正負(fù)項目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開題報告

基于正負(fù)項目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開題報告一、研究背景和意義隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)量不斷增大，如何從中挖掘出有價值的信息成為了一個重要的問題。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是其中一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于市場分析、用戶行為分析、醫(yī)學(xué)分析和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法如Apriori算法等只考慮了項集的數(shù)量和支持度，無法考慮項集之間的正負(fù)關(guān)系和多支持度（多種不同的支持度度量方式）情況，因此產(chǎn)生了許多泛關(guān)聯(lián)規(guī)則和無用規(guī)則，導(dǎo)致挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率不高。本研究通過基于正負(fù)項目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，去除無用規(guī)則和泛關(guān)聯(lián)規(guī)則，提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率，對于推廣與經(jīng)營策略決策等方面具有重要意義。二、研究內(nèi)容和目標(biāo)本研究擬基于正負(fù)項目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，實現(xiàn)以下目標(biāo)：1.設(shè)計一種新的項支持度度量方法，將支持度從數(shù)值型變量擴展到多維度量；2.將正負(fù)項目和多支持度引入到Apriori算法中，改進其關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率；3.實現(xiàn)基于正負(fù)項目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并通過實驗分析驗證其有效性。三、研究方法和技術(shù)路線本研究擬采用以下研究方法和技術(shù)路線：1.文獻(xiàn)綜述：在研究領(lǐng)域內(nèi)對已有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進行深入分析，挖掘現(xiàn)有算法的不足之處，并提出改進思路；2.設(shè)計項支持度度量方法：結(jié)合多種度量方法，將其擴展到多維度量，可以更好地反映出數(shù)據(jù)集的特征；3.基于正負(fù)項目和多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法：將正負(fù)項目和多支持度引入到Apriori算法中，重構(gòu)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法；4.實現(xiàn)算法：使用Python實現(xiàn)基于正負(fù)項目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法；5.實驗分析：使用UCIMachineLearningRepository數(shù)據(jù)集進行實驗，分析改進算法的準(zhǔn)確性和效率。四、預(yù)期的研究成果本研究預(yù)期實現(xiàn)的成果包括：1.提出一種新的項支持度度量方法，將支持度從數(shù)值型變量擴展到多維度量；2.改進Apriori算法，設(shè)計基于正負(fù)項目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法；3.使用Python實現(xiàn)基于正負(fù)項目及多支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法；4.通過實驗分析驗證算法，探討其準(zhǔn)確性和效率。五、研究的可行性和局限性本研究可行性高，具有一定的局限性：1.前期的任務(wù)是對相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進行綜述，可能會受到文獻(xiàn)收集的限制；2.實驗數(shù)據(jù)集的選擇可能會影響到最終結(jié)果，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和大小