面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘精確度研究的開題報告

面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘精確度研究的開題報告一、研究背景隨著物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)信息規(guī)模日益趨向龐大，因此如何從這些數(shù)據(jù)中提取出有用的信息，成為了數(shù)據(jù)挖掘中的重要問題。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是其中的一個重要技術(shù)，它能夠從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)不同的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以應(yīng)用于商品銷售、用戶行為分析、網(wǎng)站導(dǎo)航、藥物研究等領(lǐng)域。近年來，隨著數(shù)據(jù)流技術(shù)的發(fā)展，面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘也成為了一個熱門的研究方向。二、研究目的和意義面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種在線數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它需要實時處理不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流，并從中挖掘出有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則。然而，由于數(shù)據(jù)流的高速、不斷、無限，面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘往往需要在大量數(shù)據(jù)的背景下進(jìn)行，因此需要高準(zhǔn)確度的算法來保證規(guī)則挖掘的精度。本研究旨在探究面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘精確度的提升方法，為實現(xiàn)高效、準(zhǔn)確、實時的數(shù)據(jù)挖掘提供一定的理論和實踐指導(dǎo)。三、研究內(nèi)容和方法本研究將圍繞面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘精確度展開深入研究，具體研究內(nèi)容包括以下幾個方面：1.針對數(shù)據(jù)流的特性，分析影響關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘精度的因素。主要是對于數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)頻率、數(shù)據(jù)流的速度等因素進(jìn)行分析，并探究其對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的影響。2.改進(jìn)面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。主要是從算法優(yōu)化的角度出發(fā)，綜合考慮算法的實時性、準(zhǔn)確性和可擴展性，提出一種高效、精確的算法。3.設(shè)計并實現(xiàn)面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)。在研究過程中，將設(shè)計并實現(xiàn)一套面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)，通過實驗驗證改進(jìn)算法的實用性和運行效率。本研究主要采用實驗方法，利用真實場景中的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗，對改進(jìn)算法進(jìn)行驗證和性能測試。四、預(yù)期研究成果本研究預(yù)期獲得以下研究成果：1.針對面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘精確度的提升方法，總結(jié)出一套可行的技術(shù)方案。2.提出一種高效、精確的改進(jìn)算法，并在真實的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗證。3.設(shè)計并實現(xiàn)一套面向數(shù)據(jù)流的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)，通過實驗驗證改進(jìn)算法的實用性和運行效率。五、研究進(jìn)度安排1.11月-12月：收集和整理相關(guān)文獻(xiàn)，深入研究數(shù)據(jù)流、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和相關(guān)算法等。2.12月-3月：分析數(shù)據(jù)流對關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘精度的影響因素，提出改進(jìn)算法的設(shè)計方案。3.4月-6月：實現(xiàn)改進(jìn)算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)，開展實驗驗證及性能測試。4.7月-8月：撰寫畢業(yè)論文，完成論文答辯及提交。六、參考文獻(xiàn)[1]Han,J.,Kamber,M.,&Pei,J.(2011).數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)[M].北京:機械工業(yè)出版社.[2]Aggarwal,C.C.(2014).DataStreams:ModelsandAlgorithms[M].NewYork:Springer.[3]Zhang,Y.,&Sun,G.(2011).ImprovingMiningEfficiencyandQualityofAssociationRulesinTemporallyChangingDatabases[J].TsinghuaScienceandTechnology,16(5),533-541.[4]Husgafvel,V.,&Vreeken,J.(2014).ConciseandLosslessSummaryStructuresforAssociationRuleStream