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开题报告研究的主要内容和思路

一、选题背景和意义

近年来，随着信息技术的快速发展和互联网普及应

用，人们对于数据的需求日益增长，数据分析和数据挖

掘技术也越发显得重要。数据挖掘是一种探索和分析大

量数据的过程，通过发现其中隐藏的模式和规律，提供

对于未来行为和趋势的预测和判断，从而为决策提供科

学依据。

在众多的数据挖掘技术中，为了能够主动发现数据

中的知识和规律，关联规则挖掘成为了研究的热点之一。

关联规则挖掘可以通过分析数据中的项集和项集之间的

关联性，发现其中的隐含关联规则，从而帮助人们更好

地理解数据中的现象和行为规律。关联规则挖掘可以广

泛应用于市场营销、产品推荐、医学诊断等领域，对于

改善决策精度和效果有着重要作用。

然而，在实际应用过程中，由于数据量庞大且复杂，

关联规则挖掘面临着如下一些问题：（1）算法运行时

间过长，无法在短时间内完成挖掘任务；（2）挖掘出

的关联规则数量庞大，很难从中找到有用的规则；（3）

挖掘出的规则质量较低，无法满足实际应用的需求。

针对以上问题，本研究拟挖掘关联规则中的数量和

质量两个方面，提出一种改进的关联规则挖掘算法，并

在实际应用中进行验证。本研究对于提高关联规则挖掘

的效率和效果具有一定的现实意义和应用价值。

二、研究目标和内容

本研究的目标是提出一种改进的关联规则挖掘算法，

通过优化算法的设计和实现，提高关联规则挖掘的效率

和效果。

研究的主要内容包括：

1.对传统的关联规则挖掘算法进行调研和分析，

了解其原理和优缺点；

2.针对现有算法存在的问题，提出改进的思路和

方法；

3.设计并实现改进的关联规则挖掘算法，包括算

法流程、关键步骤和数据结构等；

4.使用真实数据集和实际应用场景进行算法性能

测试和效果验证；

5.对比分析改进算法和传统算法的性能和效果，

评估改进算法的实用价值。

三、研究思路和方法

本研究的思路和方法如下：

1.对传统关联规则挖掘算法进行调研和分析，了

解算法的基本原理和应用情况，掌握其优缺点和存在的

问题；

2.针对现有算法存在的问题，提出改进的思路和

方法。主要包括改进算法的时间复杂度和空间复杂度，

提高挖掘规则的质量和数量；

3.根据改进思路，设计并实现改进的关联规则挖

掘算法，包括改进算法的流程、关键步骤和数据结构等；

4.针对真实数据集和实际应用场景，进行算法性

能测试和效果验证。主要包括测试算法的运行时间、挖

掘规则数量和规则质量等指标；

5.对比分析改进算法和传统算法的性能和效果，

评估改进算法的实用价值。主要通过对比不同算法的优

劣，分析改进算法在实际应用中的效果和价值。

四、研究计划和进度安排

本研究计划总时长为一年，具体研究进度安排如下：

1.第一季度：完成对传统关联规则挖掘算法的调

研和分析，了解算法的基本原理和应用情况；

2.第二季度：针对传统算法存在的问题，提出改

进的思路和方法，并完成方案设计和论文撰写；

3.第三季度：根据改进思路和方案设计，开始实

现改进的关联规则挖掘算法；

4.第四季度：使用真实数据集和实际应用场景，

进行算法性能测试和效果验证，并完成论文的结果分析

和总结部分。

五、预期研究结果和贡献

本研究预期的研究结果和贡献如下：

1.提出了一种改进的关联规则挖掘算法，通过优

化算法的设计和实现，提高了关联规则挖掘的效率和效

果；

2.完成了对不同算法的比较分析，评估了改进算

法的优劣和实用价值；

3.在实际应用中验证了改进算法的性能和效果，

为关联规则挖掘的实际应用提供了重要参考。

六、存在的问题和解决思路

在研究过程中，可能存在以下问题：

1.数据集的选择和获取；

2.算法实现的复杂性和可扩展性；

3.算法性能和效果的评估指标。

解决这些问题的思路如下：

1.选择和获取包含大量数据的实际数据集，确保

研究结果的准确性和可靠性；

2.在算法实现的过程中，注重算法的简洁性和可

扩展性，确保算法的可行性和实用性；

3.在算法性能和效果的评估中，选择合适的评估

指标，综合考虑算法的时间复杂度