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基于本体与概念格的关联规则挖掘的开题报告
1.研究背景与意义
近年来，随着互联网技术的不断发展和数据规模的不断增大，数据挖掘成为了一项重要的技术手段，应用于各个领域。其中，关联规则挖掘作为数据挖掘的重要分支之一，被广泛应用于市场营销、电子商务、医疗保健等领域。
本体技术是一种基于概念的知识表示方法，可以把知识结构化、形式化地表示出来。在知识表示的过程中，概念格是一个非常重要的概念，它用于描述概念之间的包含关系和排斥关系。本体与概念格的关联规则挖掘，是将两种技术相结合，以此来挖掘更具有实际意义的关联规则。
2.研究内容
本次研究的主要内容包括：
（1）本体的建立。以某个特定领域为研究对象，使用OWL等工具建立本体，并对相关概念进行定义。
（2）概念格的建立。基于本体，建立相应的概念格，并对概念间的包含关系进行建模。
（3）关联规则挖掘。将本体与概念格相结合，通过关联规则挖掘算法，挖掘不同概念之间的关联规则。同时，利用领域的背景知识，对关联规则进行解释和应用。
3.研究方法
本研究主要采用以下研究方法：
（1）文献资料的调研和梳理。通过查阅文献和相关资料，掌握本体与概念格的相关知识、关联规则挖掘的算法及其应用等方面的知识，为后续研究奠定基础。
（2）本体建立。使用OWL等工具建立本体，对相关概念进行定义，并实现与数据库的连接。
（3）概念格建立。根据本体中的概念定义，建立相应的概念格，对概念间的包含关系进行建模。
（4）关联规则挖掘。将建立好的本体与概念格相结合，通过关联规则挖掘算法进行挖掘。
（5）关联规则解释与应用。对挖掘得到的关联规则进行解释，分析其中蕴含的知识，并探讨其在实际应用中的可能性。
4.预期成果
本研究预期可达到以下成果：
（1）建立基于本体与概念格的关联规则挖掘方法，挖掘出领域内不同概念之间的关联规则。
（2）针对挖掘得到的关联规则进行解释，探讨其蕴含的知识，并对其应用进行分析。
（3）实现关联规则挖掘算法，将研究成果应用于实际问题中，为相关领域的决策提供参考依据。
5.研究难点
本研究的难点主要在于以下两个方面：
（1）挖掘算法的选择。关联规则挖掘算法有多种，如Apriori、FP-growth等，需要根据具体情况来选择。
（2）关联规则的解释。关联规则挖掘出来的规则，往往包含大量的冗杂信息，如何对其进行解释抽取蕴含的知识，需要一定的挖掘技术和领域知识的支持。
6.研究计划
本研究计划从2021年9月开始，至2022年5月结束，预计完成以下内容：
（1）2021年9月-10月：文献资料调研与梳理。
（2）2021年11月-2022年1月：建立本体与概念格。
（3）2022年2月-4月：关联规则挖掘及解释。
（4）2022年5月：论文撰写与答辩。