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云环境下的关联规则挖掘算法研究开题报告

一、选题的背景和意义

随着云计算的发展和普及，云环境下数据规模越来越大，包含的信息也越来越多元化。如何通过数据挖掘技术挖掘出数据中的有效信息，成为了云环境下数据分析的重要课题。关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要方法，可以挖掘数据中关联的信息，发现隐藏在数据中的模式，为用户提供更好的决策支持。在云环境下，当数据规模大到无法在单个节点上处理时，如何进行分布式的关联规则挖掘，也成为了一个研究热点。因此，本研究将针对云环境下的关联规则挖掘算法做深入研究，探索分布式算法的设计和实现，并在实验证明其在关联规则挖掘中的有效性和可行性。

二、研究的内容和目标

本研究的主要内容包括以下几点:

1.调研目前关联规则挖掘算法的现状和应用场景。

2.分析云环境下关联规则挖掘算法面临的挑战和问题，包括数据存储和计算。

3.设计分布式的关联规则挖掘算法，考虑数据分片存储和任务分配。

4.结合实验数据对算法进行测试和分析，评估其效果和优越性。

三、拟采用的研究方法

本研究将采用以下方法：

1.文献调研法：对目前关联规则挖掘算法和云环境下的分布式计算技术进行调研和分析，为算法设计和实现提供理论基础、提高算法效率和精度。

2.系统设计法：根据研究问题和目标，设计分布式的关联规则挖掘算法模型，包括任务的划分和数据分片存储，充分考虑云环境下的数据特点和挑战。

3.实验验证法：选取合适的数据集进行实验，测试和分析分布式算法的效果和性能指标，如计算时间、准确率等。

四、拟解决的关键问题和创新点

1.如何在云环境下实现数据的分布式存储和访问，保证数据的一致性和完整性。

2.如何将数据分片存储，并在分布式环境下实现关联规则挖掘算法的任务分配和计算。

3.如何评估分布式算法的效果和优越性，提高挖掘结果的准确率和可靠性。

创新点：

1.分析云环境下的特点和挑战，设计并实现了一种分布式的关联规则挖掘算法。

2.将数据分片存储和任务分配的思想应用于关联规则挖掘算法，并根据实验数据评估算法的效果和性能指标。

3.综合考虑分布式算法的效率和准确率，提高关联规则挖掘的效果和可靠性。

五、预期的研究结果和意义

1.设计实现一种适用于云环境下的分布式关联规则挖掘算法，实现关联规则挖掘的分布式计算。

2.分析和比较各种关联规则挖掘算法在云环境下的优缺点，为算法优化提供指导。

3.提高关联规则挖掘的效率和准确率，为用户提供更好的决策支持，进一步推进大数据应用的发展。