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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.