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基于兴趣度的关联规则挖掘算法研究的开题报告
一、课题背景
随着数字化时代的到来，数据储存和处理变得容易，数据挖掘技术应运而生。关联规则挖掘作为数据挖掘领域一个重要的技术，它从大量数据中发现隐藏的关联关系，用于帮助企业或机构在数据挖掘中较快速的找到有用的信息和趋势，以改善其业务过程或商品设计。限于精力和计算能力，传统的关联规则挖掘方法在挖掘过程中，需要忽略某些与用户无关或相对不重要的项，其目的是减少不必要的计算量和操作资源。而这些次要的项却具有潜在的发展和升值的可能性，如何有效地挖掘这些潜在的次要项，可以极大地丰富挖掘结果并增加对数据挖掘的可靠性，对于企业和研究机构来说是一个具有挑战性的问题。
二、研究目的
本课题旨在研究一种基于兴趣度的关联规则挖掘算法，该算法能够识别隐藏规律并挖掘潜在的关联性，使数据挖掘结果更加准确和可靠。除了查找主要和一般属性关联外，该算法还将加入次要和潜在属性的识别，并在挖掘过程中对其进行考虑。研究结果将为相关研究领域提供深入的洞察和知识，并有利于挖掘隐藏规律和发现新的机会。
三、研究内容
1.探讨关联规则挖掘技术的基本原理以及不同的挖掘方法；
2.分析传统关联规则挖掘方法的优点和局限性；
3.提出一种基于兴趣度的关联规则挖掘算法，以挖掘隐藏规律并识别潜在的关联性；
4.设计实验测试算法的有效性和效率；
5.对研究结果进行深入的分析和讨论。
四、研究意义
该研究将从以下几个方面产生意义：
1.进一步发展关联规则挖掘技术，增强其挖掘潜在规律的能力；
2.增加次要和潜在属性在挖掘过程中的权重，提高数据挖掘结果的可靠性；
3.为企业和研究机构提供了更准确、更可靠的数据挖掘结果，以实现更好的商品设计、用户服务等；
4.对数据挖掘领域有正面影响，并提供了一个可供可视化的平台，以展示数据挖掘结果。
五、研究方法
本研究将分为以下几个步骤：
1.阅读相关文献，理解关联规则挖掘技术的基本原理和发展趋势；
2.分析传统关联规则挖掘方法的优缺点；
3.提出基于兴趣度的关联规则挖掘算法；
4.根据提出的算法设计实验，测试算法的有效性和效率；
5.分析实验结果并发表论文。
六、预期成果
本研究主要的预期成果包括以下两个方面：
1.提出一种基于兴趣度的关联规则挖掘算法，以挖掘隐藏规律并识别潜在的关联性；
2.发表论文，分析研究方法和成果，讨论研究的实际应用和未来研究方向。
七、研究进度安排
本研究计划完成的时间表如下：
1.阅读相关文献，理解关联规则挖掘技术的基本原理和发展趋势，预计时间为两周；
2.分析传统关联规则挖掘方法的优缺点，预计时间为两周；
3.提出基于兴趣度的关联规则挖掘算法，预计时间为四周；
4.根据提出的算法设计实验，测试算法的有效性和效率，预计时间为八周；
5.分析实验结果并发表论文，预计时间为四周；
因此，整个研究计划将需要大约四个月的时间。