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频繁模式发现与多关系贝叶斯方法研究的开题报告
一、研究背景
随着数据量的不断增加，如何从中挖掘出有价值的信息已成为数据
挖掘领域的重要任务。频繁模式发现是数据挖掘领域中一个重要的技术，
其可以发现数据集中的常见模式并将其转化为知识。而多关系贝叶斯方
法则是一种在数据挖掘中广泛使用的建模技术，其能够处理复杂的关系
数据，并提供理解这些数据的方式。因此，本研究旨在将这两种方法相
结合，通过挖掘数据中的频繁模式来构建多关系贝叶斯模型，以实现更
精确和准确的数据分析和预测。
二、研究目标
该研究的目标是发现数据集中的频繁模式并将其转化为贝叶斯网络
的准则，构建一个基于多关系贝叶斯方法的模型，以实现以下目标：
1.从数据集中挖掘出频繁出现的模式，以提取有用的信息
2.以多关系贝叶斯方法为基础，构建数据集的结构化模型，以更好
地理解数据
3.使用该模型进行数据分析和预测，并评估其性能和准确性
三、研究方法
本研究将采用以下方法：
1.频繁模式发现：使用频繁模式挖掘算法（FP-growth等）从数据
集中挖掘出频繁出现的模式。
2.构建多关系贝叶斯网络：将挖掘出的频繁模式转化为多关系贝叶
斯网络的准则，从而构建一个结构化的模型。
3.数据分析和预测：使用该模型进行数据分析和预测，并通过模型
的性能和准确性来评估其效果。
四、研究意义
本研究的意义在于：
1.提供了一种将频繁模式发现与多关系贝叶斯方法相结合的新方法，
可以更好地挖掘出数据集中的有价值信息。
2.构建了一个基于多关系贝叶斯方法的数据挖掘模型，有助于提高
数据挖掘的效率和准确性。
3.提供了一种解决复杂关系数据分析和预测问题的方法，具有广泛
的应用前景。
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