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基于频繁模式的数据挖掘算法分析与改进的中期报告

一、研究背景及意义

随着互联网技术的快速发展，大数据时代已经到来。海量的数据对于人类来说不再是普通的数据资源，而是成为了一种重要的生产力和决策依据。如何从海量的数据中挖掘出有用的信息并进行分析和判断，是数据挖掘技术面临的重大问题。

数据挖掘技术可以对数据进行有效的处理和分析，从而发现数据中的规律、模式和趋势。在实际应用中，频繁模式挖掘是数据挖掘中的重要任务之一，因为它可以从数据集中快速发掘出频繁出现的模式，提供有价值的信息用于决策和应用。频繁模式挖掘被广泛应用于关联规则挖掘、聚类分析、分类识别、推荐系统等领域。

本文旨在分析当前比较流行的频繁模式挖掘算法，揭示其中的优缺点及存在的问题，并提出相应的改进方案。通过改进算法，在保证频繁模式发掘准确率和效率的同时，提高算法的性能，使其在大数据环境下也能实现高效挖掘。

二、研究内容与方法

本文分为以下四个部分：

1.研究总结和分析：对目前比较流行的频繁模式挖掘算法进行总结和分析，包括Apriori算法、FP-Growth算法和Eclat算法等。

2.优缺点比较：通过对比分析，评估这些算法的优缺点，发现各算法存在的问题，并为改进方案提供依据。

3.改进方案：在分析各种算法的优缺点的基础上，提出改进方案。其中，对于Apriori算法，提出了使用多线程技术来提高算法效率的改进方案；对于FP-Growth算法，提出了分组聚类和预处理技术的改进措施；对于Eclat算法，提出了使用置换剪枝技术来加速算法运行的改进方案。

4.实验验证：通过对比实验来验证改进方案的有效性和实用性，包括训练数据集的选择、测试方法以及结果分析等。

本文将主要采用文献综述和实验方法来开展研究，通过从理论上分析和比较现有算法，提出改进思路和方案，并在实验中进行验证和分析，以期为频繁模式挖掘算法的研究和应用提供新的思路和方向。

三、预期结果

本文研究的预期结果有如下几点：

1.对目前比较流行的频繁模式挖掘算法进行全面总结和分析，包括各自的优缺点和适用范围。

2.通过对比分析，分析各种算法存在的问题和瓶颈，并提出改进的思路和方案。

3.设计实验验证改进方案的有效性和实用性，对实验结果进行分析和总结。

4.提高频繁模式挖掘算法的准确率和效率，推动其在相关领域的应用和发展。

四、研究计划

本文的研究计划如下：

1.文献综述和研究方法的学习和了解。

2.查阅大量相关文献，了解目前研究现状和算法思想。

3.分析当前比较流行的频繁模式挖掘算法的优缺点和需要改进的问题。

4.提出针对不足的改进方案和思路。

5.进行实验验证方案的有效性和实用性。

6.结合实验结果和文献分析，撰写文章。

7.完成论文写作并进行论文提纲答辩。

八、参考文献

[1]田亚霞.频繁模式挖掘经典算法分析[J].计算机时代,2017(7):13-14.

[2]ZhangY,ChenX,WangD,etal.ScalableparallelfrequentpatternminingusingFP-growthalgorithm[C]//InternationalConferenceonHighPerformanceComputingandCommunications.IEEE,2015:983-986.

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