可信关联规则挖掘算法研究的中期报告.docx

可信关联规则挖掘算法研究的中期报告 一、研究背景 随着互联网技术的迅速发展，数据量呈现出指数级增长的趋势。在这样海量的数据背景下，关联规则挖掘算法被广泛应用于大数据分析、商业智能、客户关系管理等各个领域。然而，传统的关联规则挖掘算法存在一些缺点，如数据稀疏性、多重比较问题、大量无用规则等。因此，可信关联规则挖掘算法的研究显得尤为重要。 二、研究意义 可信关联规则挖掘算法的研究可以解决传统算法在实际应用中所存在的问题，从而提高关联规则的准确率和可信度。此外，可信关联规则挖掘算法也可以在许多领域中发挥巨大的作用，如市场营销、医疗诊疗、社交网络等。 三、研究内容 本次研究的主要内容包括： 1.传统关联规则挖掘算法及其问题分析； 2.可信关联规则挖掘算法的原理和流程； 3.评价可信关联规则挖掘算法的指标和方法； 4. 实验验证和性能分析。 四、研究方法 本研究采用的方法包括文献研究、算法设计和实验验证等。针对关联规则挖掘领域的主要问题，综合各种可行的算法设计方法，探讨可行的可信关联规则挖掘算法解决方案，并对研究过程进行实验验证和性能分析。 五、成果展望 通过研究，本研究拟设计并实现一种有效的可信关联规则挖掘算法，并在此基础上进行实验验证和性能分析。我们希望能够为实际应用中的大规模数据分析提供有效的解决方案，提升关联规则挖掘算法的可靠性和实用性。