基于粗集與位陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開(kāi)題報(bào)告

基于粗集與位陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題意義與研究背景關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在數(shù)據(jù)分析中具有重要地位，能夠幫助人們從大規(guī)模數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的關(guān)聯(lián)規(guī)律，為決策提供數(shù)據(jù)支持。然而，傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法面臨著數(shù)據(jù)維度高、噪聲干擾大等問(wèn)題，導(dǎo)致挖掘結(jié)果準(zhǔn)確度低。此時(shí)，采用粗集理論作為數(shù)據(jù)預(yù)處理方法可以有效地消除噪聲干擾，提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確度。位陣是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以將數(shù)據(jù)快速地壓縮和查詢(xún)，從而減少運(yùn)算時(shí)間和空間占用。在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，可以采用位陣對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和查詢(xún)，從而提高挖掘的效率和準(zhǔn)確度。因此，本研究旨在基于粗集與位陣的方法研究關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確度和效率。二、研究?jī)?nèi)容和方法（一）研究?jī)?nèi)容1.研究粗集預(yù)處理方法在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的應(yīng)用，探索其對(duì)挖掘結(jié)果的影響；2.研究位陣在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的應(yīng)用，探索其對(duì)挖掘效率的影響；3.綜合采用粗集與位陣，提出一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，驗(yàn)證其有效性和準(zhǔn)確度。（二）研究方法1.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用粗集理論對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn)和劃分；2.采用位陣對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和存儲(chǔ)；3.利用Apriori算法等經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，分析挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率；4.結(jié)合粗集和位陣方法，提出一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，對(duì)其效果進(jìn)行驗(yàn)證。三、研究預(yù)期成果（一）論文1.探究粗集預(yù)處理方法在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的優(yōu)化應(yīng)用；2.研究位陣在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的有效性和優(yōu)勢(shì)；3.提出一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，驗(yàn)證其準(zhǔn)確度和效率。（二）軟件開(kāi)發(fā)一款基于粗集與位陣的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘軟件，可以在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用。四、研究方案和時(shí)間安排（一）研究方案1.文獻(xiàn)調(diào)研和綜述（2周）2.粗集與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘理論研究（3周）3.位陣在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的應(yīng)用研究（3周）4.綜合應(yīng)用粗集與位陣，提出關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（4周）5.算法實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證（6周）6.論文寫(xiě)作（2周）（二）時(shí)間安排2019年11月——2020年4月：完成研究?jī)?nèi)容2020年4月——2020年5月：論文撰寫(xiě)與修改五、參考文獻(xiàn)[1]PawlakZ.Roughsettheoryanditsapplicationstodataanalysis[J].CyberneticsandSystems,1982,13(3):251-266.[2]儲(chǔ)世雅,段慧琴.基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘[J].高校應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),2006,21(1):81-86.[3]JiaJ,HuangY,WangJ.BitwiseSupport:ANewDataStructureforFrequentPatternMining[C]//Pacific-AsiaConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining.Springer,Berlin,Heidelberg,2005.[4]Б.Ю.Страуструп.C++語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)[M].中國(guó)電力出版社,2003.[5]Li,T.,&Zhang,B.(2004).Roughsetbasedfuzzyassociationrulemining.PatternRecognitionLetters,25(15),1691-1699.[6]BerkhinP.Asurveyofclusterin