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文檔簡介
基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開題報告一、研究背景現(xiàn)代社會中,數(shù)據(jù)增長迅猛,如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息,成為一個熱門的研究領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個重要技術(shù),關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于市場分析、產(chǎn)品推薦、政府決策等領(lǐng)域。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常常涉及到對大量數(shù)據(jù)進行頻繁項集的挖掘。而基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,是通過構(gòu)造一顆前綴樹,來減少搜索空間,提高頻繁項集的挖掘效率。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法正在越來越受到關(guān)注。二、研究意義關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法已經(jīng)被證明是非常有效的,可以用于解決很多決策問題。本研究將致力于研究基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,為了提高算法效率,減少搜索空間,在解決大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)上具有重要的意義。此外,本研究還將深入分析和探究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法中的一些核心問題,如如何確定最小支持度和置信度的閾值等。三、研究內(nèi)容和研究方法本研究將使用基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,通過構(gòu)造前綴樹,減少搜索空間,提高頻繁項集挖掘效率。同時,本研究也將在算法優(yōu)化、并行化等方面進行深入探究。具體研究內(nèi)容如下:1.前綴樹Tire的基本原理研究2.基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法效率優(yōu)化研究4.算法并行化處理研究研究方法:1.閱讀和分析已有的關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法和前綴樹Tire的文獻2.開發(fā)程序并實際應(yīng)用算法,進行實驗驗證3.分析實驗結(jié)果,改善算法的效率和并行性四、預(yù)期成果通過本研究,預(yù)計能夠取得如下成果:1.對基于前綴樹Tire的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法有更深入的理解2.理解算法的優(yōu)缺點,進一步完善算法的理論基礎(chǔ)3.通過實驗驗證,提高算法效率和準確性4.提出關(guān)于算法并行化處理的方法五、研究難點1.如何通過前綴樹減少搜索空間2.如何確定最小支持度和置信度的閾值3.如何提高算法的效率和并行性六、研究時間和進度安排第一年:1.閱讀和分析前綴樹Tire和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的文獻2.熟悉研究所需的相關(guān)技術(shù)和工具,開發(fā)算法的初步版本3.針對算法的實驗研究進行設(shè)計,進行預(yù)實驗并記錄實驗結(jié)果第二年:1.針對前期實驗結(jié)果進行分析,改進算法的效率和并行性2.進一步開展實驗研究,并整理實驗數(shù)據(jù)3.研究論文的撰寫和提交七、參考文獻[1]HanJ,PeiJ,YinY.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration,ACMSIGMODRecord(SIGMOD),2000,29(2):1–12.[2]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules,inProc.20thIntern.Conf.VeryLargeDataBases(VLDB),Santiago,Chile,1994,pp.487–499.[3]SavasereA,OmiecinskiE,NavatheS.Anefficientalgorithmforminingassociationrulesinlargedatabases,inProc.21stIntern.Conf.VeryLargeDataBases(VLDB),Zurich,Switzerland,1995,pp.432–444.[4]PyunJY,KooJH.AFastParallelAlgorithmforMiningAssociationRules,ProceedingsofThirdEuropeanConferenceonParallelProcessing(Euro-Par’97),1997,8-15.[5]WhiteHD,GriffithBC,Joglekar
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