基于粗集與位陣的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開題報告

基于粗集與位陣的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開題報告一、選題意義與研究背景關聯(lián)規(guī)則挖掘算法在數(shù)據(jù)分析中具有重要地位，能夠幫助人們從大規(guī)模數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的關聯(lián)規(guī)律，為決策提供數(shù)據(jù)支持。然而，傳統(tǒng)的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法面臨著數(shù)據(jù)維度高、噪聲干擾大等問題，導致挖掘結果準確度低。此時，采用粗集理論作為數(shù)據(jù)預處理方法可以有效地消除噪聲干擾，提高挖掘結果的準確度。位陣是一種數(shù)據(jù)結構，它可以將數(shù)據(jù)快速地壓縮和查詢，從而減少運算時間和空間占用。在關聯(lián)規(guī)則挖掘中，可以采用位陣對原始數(shù)據(jù)進行壓縮和查詢，從而提高挖掘的效率和準確度。因此，本研究旨在基于粗集與位陣的方法研究關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，提高挖掘結果的準確度和效率。二、研究內容和方法（一）研究內容1.研究粗集預處理方法在關聯(lián)規(guī)則挖掘中的應用，探索其對挖掘結果的影響；2.研究位陣在關聯(lián)規(guī)則挖掘中的應用，探索其對挖掘效率的影響；3.綜合采用粗集與位陣，提出一種新的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，驗證其有效性和準確度。（二）研究方法1.對原始數(shù)據(jù)進行預處理，利用粗集理論對數(shù)據(jù)進行約簡和劃分；2.采用位陣對經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)進行壓縮和存儲；3.利用Apriori算法等經(jīng)典關聯(lián)規(guī)則挖掘算法進行數(shù)據(jù)挖掘，分析挖掘結果的準確性和效率；4.結合粗集和位陣方法，提出一種新的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，對其效果進行驗證。三、研究預期成果（一）論文1.探究粗集預處理方法在關聯(lián)規(guī)則挖掘中的優(yōu)化應用；2.研究位陣在關聯(lián)規(guī)則挖掘中的有效性和優(yōu)勢；3.提出一種新的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，驗證其準確度和效率。（二）軟件開發(fā)一款基于粗集與位陣的關聯(lián)規(guī)則挖掘軟件，可以在實際數(shù)據(jù)分析中應用。四、研究方案和時間安排（一）研究方案1.文獻調研和綜述（2周）2.粗集與關聯(lián)規(guī)則挖掘理論研究（3周）3.位陣在關聯(lián)規(guī)則挖掘中的應用研究（3周）4.綜合應用粗集與位陣，提出關聯(lián)規(guī)則挖掘算法（4周）5.算法實現(xiàn)和驗證（6周）6.論文寫作（2周）（二）時間安排2019年11月——2020年4月：完成研究內容2020年4月——2020年5月：論文撰寫與修改五、參考文獻[1]PawlakZ.Roughsettheoryanditsapplicationstodataanalysis[J].CyberneticsandSystems,1982,13(3):251-266.[2]儲世雅,段慧琴.基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘[J].高校應用數(shù)學學報,2006,21(1):81-86.[3]JiaJ,HuangY,WangJ.BitwiseSupport:ANewDataStructureforFrequentPatternMining[C]//Pacific-AsiaConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining.Springer,Berlin,Heidelberg,2005.[4]Б.Ю.Страуструп.C++語言程序設計[M].中國電力出版社,2003.[5]Li,T.,&Zhang,B.(2004).Roughsetbasedfuzzyassociationrulemining.PatternRecognitionLetters,25(15),1691-1699.[6]BerkhinP.Asurveyofclusterin