基于壓縮矩陣的關聯規(guī)則挖掘算法研究及其應用的開題報告

基于壓縮矩陣的關聯規(guī)則挖掘算法研究及其應用的開題報告一、題目和研究背景題目：基于壓縮矩陣的關聯規(guī)則挖掘算法研究及其應用研究背景：在當今快速發(fā)展的大數據時代，關聯規(guī)則挖掘已經成為了數據分析領域中的一個重要研究方向，用于從大量數據中發(fā)現項之間的關聯關系。傳統的關聯規(guī)則挖掘算法通常采用的是頻繁模式挖掘方法，但是這種方法在處理大規(guī)模數據時存在著一些問題，比如計算代價高、內存消耗大等等。而基于壓縮矩陣的關聯規(guī)則挖掘算法通過使用數據壓縮技術來降低內存消耗和計算代價，已經在大規(guī)模數據挖掘應用中得到了廣泛的應用和研究。二、研究內容和目的研究內容：本論文將針對現有的基于壓縮矩陣的關聯規(guī)則挖掘算法進行深入研究，探討其優(yōu)化與改進，進一步提高算法的挖掘效率、準確度和可擴展性。具體的研究內容包括：（1）對現有算法的優(yōu)化與改進，結合數據特點和挖掘目標設計出更加適應實際應用場景的挖掘算法。（2）在實驗數據集上對改進后的算法進行仿真實驗和分析，檢驗其在挖掘效率、準確度和可擴展性方面的表現。（3）將改進后的算法應用于具體的應用場景中，驗證其實用性和可行性。研究目的：本論文旨在通過對基于壓縮矩陣的關聯規(guī)則挖掘算法的改進和優(yōu)化，提高其在大規(guī)模數據挖掘應用中的效率和準確性，為實際應用場景的數據挖掘提供有力的支撐。同時，對于關聯規(guī)則挖掘領域的研究和發(fā)展也具有重要的意義。三、研究方法研究方法：本論文的研究方法主要包括以下方面：（1）理論研究：對現有的基于壓縮矩陣的關聯規(guī)則挖掘算法進行綜述和分析，探討其在實際應用場景中存在的問題和需要優(yōu)化的方面。（2）算法設計：基于理論研究的成果和實際數據特點，設計新的基于壓縮矩陣的關聯規(guī)則挖掘算法，并與現有算法進行比較和分析。（3）實驗仿真：在實驗數據集上進行算法的仿真實驗和性能分析，評估選定算法的挖掘效率、準確度和可擴展性。（4）應用實現：將優(yōu)化后的算法應用于具體的數據挖掘應用場景中，測試其實用性和可行性。四、進度計劃（1）文獻綜述：2021年3月（2）算法設計：2021年4月-2021年6月（3）算法實現及實驗仿真：2021年7月-2021年9月（4）論文撰寫及答辯：2021年10月-2022年1月五、參考文獻[1]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules.Proceedingsofthe20thinternationalconferenceonverylargedatabases.VLDBEndowment,1994:487-499.[2]JiangJY,BaiXY.AnefficientalgorithmforminingfrequentitemsetsbasedonLST.JournalofElectronics&InformationTechnology,2015,37(7):1733-1739.[3]蔣勻蒲,雷海云.基于壓縮矩陣的關聯規(guī)則挖掘算法研究.計算機應用,2014,34(9):2674-267