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基于兴趣度的关联规则挖掘的开题报告
一、项目背景和目的
在当今大数据时代，数据的挖掘和分析成为了极其重要的领域。而关联规则挖掘是数据挖掘领域中非常重要的一个方向，也得到了广泛的应用。本项目旨在利用数据挖掘技术，实现基于兴趣度的关联规则挖掘，从而发现商品项之间的关联性，帮助电商平台实现精准化推荐，提高用户的购物体验。
二、项目内容
本项目的主要研究内容包括以下方面：
1.数据预处理：对于给定的原始数据，需要进行数据清洗和数据处理，包括去除缺失值、异常值，对不同种类的变量进行处理等。
2.关联规则挖掘：基于数据集，使用关联规则挖掘算法，通过分析商品项之间的关系，发现商品项之间的规律和潜在的关联性。
3.兴趣度计算：通过计算每个商品项的支持度和置信度，结合用户的历史行为和个人喜好，计算每个商品项的兴趣度，从而实现基于兴趣度的个性化推荐。
4.筛选排序规则：根据计算出的商品项兴趣度结果，进行排名和筛选，得到一个有序的商品推荐列表。
5.实验验证：通过实验验证，评估算法的效果和性能，并对比其他相关算法，从而进一步完善本项目的结果和算法。
三、预期效果
通过本项目的研究和实验，预计可以达到以下效果：
1.实现基于兴趣度的关联规则挖掘算法，发现商品项之间的关联性。
2.提高电商平台的推荐准确性和效率，提升用户的购物体验。
3.推广本项目的技术方法和算法，为其他领域的数据挖掘和分析提供参考和借鉴。
四、研究方案和步骤
1.数据准备阶段：收集电商平台的交易数据，包括用户ID、商品ID、订单号、交易时间等。
2.数据预处理：进行数据清洗和缺失数据处理，对数据进行归一化处理等。
3.关联规则挖掘：使用Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘算法，找出商品项之间的关联性。
4.兴趣度计算：根据支持度和置信度计算每个商品项的兴趣度，进而计算用户的兴趣度。
5.筛选排序规则：将计算出的兴趣度结果进行排名和筛选，将结果推荐给用户。
6.实验验证：使用交叉验证、ROC曲线等评估算法的效果和性能，并优化算法的各项参数和运行结果。
五、研究计划
本项目的预计时间为3个月，具体研究计划如下：
第一月：数据预处理和数据分析，了解数据集的基本情况和分布。
第二月：关联规则挖掘算法的实现和编写，包括Apriori算法和FP-growth算法。
第三月：兴趣度计算和筛选排序规则的实现和编写，最后进行实验验证和结果统计。
六、参考文献
1.Agrawal,R.,&Srikant,R.(1994).Fastalgorithmsforminingassociationrules.VLDB.
2.Han,J.,Pei,J.,&Yin,Y.(2000).Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration.ACMSIGMODRecord.
3.Li,F.,Li,Y.,&Li,R.(2013).Amulti-levelassociationruleminingalgorithmbasedonBMA.ExpertSystemswithApplications.