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關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法在分布式系統(tǒng)中的研究與實現(xiàn)的中期報告一、研究背景與目的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的重要研究方向之一,它可以在給定數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)頻繁出現(xiàn)的條目集合之間的相關(guān)性。關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法是一種可以提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘質(zhì)量的方法,但現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法大多是針對單機系統(tǒng)設(shè)計的,對于分布式系統(tǒng)的研究還不充分。因此,本研究的目的是將關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法應(yīng)用在分布式系統(tǒng)中,提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的效率和準確度。二、研究內(nèi)容1.分布式系統(tǒng)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究本研究將分析現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,并針對分布式系統(tǒng)的特點,探討如何將這些算法應(yīng)用于分布式系統(tǒng)中。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法在分布式系統(tǒng)中的研究本研究將分析現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法,并從分布式系統(tǒng)的角度考慮如何對這些算法進行改進,提高挖掘的效率和準確度。3.基于Hadoop的實現(xiàn)本研究將基于Hadoop平臺實現(xiàn)分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和改進算法,通過實驗證明這些算法的可行性和有效性。三、預期成果1.針對分布式系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究成果本研究將提出適用于分布式系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,通過實驗驗證其效率和準確度。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法在分布式系統(tǒng)中的研究成果本研究將提出適用于分布式系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法,通過實驗驗證其效率和準確度。3.基于Hadoop的分布式實現(xiàn)成果本研究將在Hadoop平臺上實現(xiàn)分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法,通過實驗驗證其可行性和有效性。四、研究計劃1.文獻調(diào)研和分析(1個月)2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在分布式系統(tǒng)中的研究(2個月)3.關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法在分布式系統(tǒng)中的研究(3個月)4.基于Hadoop的實現(xiàn)(4個月)5.實驗數(shù)據(jù)分析和結(jié)果總結(jié)(2個月)六、參考文獻[1]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[J].Proc.20thVLDB,Santiago,Chile,1994:487-499.[2]LiuB,HsuW,MaY.Integratingclassificationandassociationrulemining[C].Proc.kdd,1998(I):80-86.[3]WangH,HeQ,HuX,etal.AnImprovedFrequentItemsetMiningAlgorithminDataWarehouseEnvironment[J].JWirelComNetwUbiquitousComputDependableAppl,2018,9(2):97-106.[4]ZhangQ,ZhangC,WangH,etal.ADistributedAlgorithmofMiningStronglyCorrelatedFrequentItemsetsforBigData[J].JWirelComNetwUbiquitousComputDependableAppl,2018,9(2):39-46.[5]劉旭東,康艷麗,趙偉偉,等.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及改進算法分析[J].計算技術(shù)與自動化,2018,37(4):110-114.[6]竇冬梅.關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法的研究與應(yīng)用[D].河南科技大學,2017:10-18.[7]AhamedT,ParameswaranB,NarayanaRD.ANovelMeta-heuristicsbasedAdaptiveGeneticAlgorithmforAssociationRuleMininginaDistributedEnvironment[C].Proc.ACMSE,2020:272-276.[8]YangS,LiY,LinQ,etal.ASelf-AdaptivePSOAlgorithmforFrequentItemsetsMiningBasedonDyn
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