基于概念格的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘的開題報告

基于概念格的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘的開題報告1.選題背景隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)規(guī)模和復雜度都呈現(xiàn)爆炸式增長，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息已成為研究熱點，也是商業(yè)領(lǐng)域投入巨大的方向之一。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘中的一種典型方法，可以發(fā)掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助人們找到數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律和趨勢，提高數(shù)據(jù)利用價值。多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則是關(guān)聯(lián)規(guī)則中的一種，指的是在數(shù)據(jù)集中的每個元素有多個屬性且每個屬性的取值不止一個。因此，當數(shù)據(jù)中存在多值屬性時，需要采用多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，此種方法能夠挖掘出元素屬性間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和頻繁項集，為數(shù)據(jù)的分析和決策提供支持。概念格是一種基于格論的數(shù)據(jù)模型，它可以表示數(shù)據(jù)間的偏序關(guān)系和概念之間的包含關(guān)系，具有可視化表達能力強、信息維度少等優(yōu)點。因此，將概念格應用于多值屬性關(guān)聯(lián)挖掘中，可以實現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則和頻繁項集的可視化展示和分析，提高數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可解釋性和人機交互性。2.研究目的本文旨在基于概念格的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘，研究方法包括：（1）構(gòu)建多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，采用Apriori算法尋找頻繁項集，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系。（2）基于多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，應用概念格理論實現(xiàn)可視化表達和挖掘，對數(shù)據(jù)中的頻繁項集和規(guī)則進行可視化展示、細節(jié)分析和交互式查詢，提高數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可解釋性和人機交互性。3.研究內(nèi)容與方法（1）研究內(nèi)容1、構(gòu)建多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則模型2、應用概念格理論實現(xiàn)多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則的可視化表達和挖掘3、案例分析：實際數(shù)據(jù)集上應用本文的方法進行數(shù)據(jù)挖掘（2）研究方法1、多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：構(gòu)建多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，采用Apriori算法尋找頻繁項集，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系。2、基于概念格的可視化挖掘：應用概念格理論實現(xiàn)可視化表達和挖掘，對數(shù)據(jù)中的頻繁項集和規(guī)則進行可視化展示、細節(jié)分析和交互式查詢。3、案例分析：在實際數(shù)據(jù)集上應用本文的方法進行數(shù)據(jù)挖掘，評估可視化挖掘方法的可行性和有效性。4.研究意義本文的研究意義主要體現(xiàn)在以下幾個方面：1、將多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則和概念格有機地結(jié)合起來，實現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的可視化表達和挖掘，提高數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可解釋性和人機交互性。2、將本文的方法應用于實際數(shù)據(jù)集上，評估可視化挖掘方法的可行性和有效性，為實際應用提供借鑒。3、本研究對多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘方法和可視化分析提供了一定的理論支持和實際經(jīng)驗，具有一定的創(chuàng)新性和學術(shù)價值。5.論文安排本文的論文結(jié)構(gòu)安排如下：第一章：緒論，概括了研究背景、目的、內(nèi)容和方法，以及研究意義。第二章：多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的構(gòu)建。介紹多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義和相關(guān)概念，構(gòu)建多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則模型，包括事務集的定義、頻繁項集的發(fā)現(xiàn)和關(guān)聯(lián)規(guī)則的提取等。第三章：基于概念格的多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則可視化挖掘方法。介紹概念格理論和多值屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)合方法，提出可視化挖掘的實現(xiàn)框架和步驟，包括概念格的生成、屬性值的映射和頻繁項集的展示等。第四章：案例分析。應用本文提出的方法在實際數(shù)據(jù)集上進行數(shù)據(jù)挖