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基于数据仓库的关联规则挖掘算法的研究与应用的开题报告
一、选题背景
数据挖掘作为一种应用广泛的技术，在实际应用中有着重要的意义。其中，关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要分支，它通过分析数据集中项与项之间的关系，来发现数据中的规律和模式。关联规则挖掘的应用场景非常广泛，例如超市购物中的商品组合销售，社交网络中用户的行为分析等。
在数据仓库中，包含了大量的数据，这些数据往往具有复杂的关系，关联规则挖掘就可以通过对数据仓库的分析，找到其中的关联规则，为企业决策提供支持。因此，本课题从数据仓库的角度，探究基于数据仓库的关联规则挖掘算法的研究与应用。
二、选题意义
本课题的意义主要体现在以下几个方面：
1.提高企业决策的效率与质量：通过对数据仓库中的数据进行关联规则挖掘，可以发现其中的规律和模式，为企业决策提供参考，提高企业的决策效率和质量。
2.挖掘数据的潜在价值：数据仓库中包含了大量的数据，这些数据本身不具备太多的意义，但是通过关联规则挖掘，可以发现其中的潜在价值，为企业发展提供方向。
3.推动数据仓库的发展：关联规则挖掘是数据仓库中的一个重要应用领域，本课题将探究一些新的算法和方法，为数据仓库的发展提供推动。
三、研究内容和方法
本课题的研究内容主要包括以下几个方面：
1.关联规则挖掘算法的研究：本课题将探究一些传统的关联规则挖掘算法，例如Apriori算法和FP-growth算法，并对它们进行比较分析，找出各自的优缺点。
2.数据仓库的设计：本课题将探究一些数据仓库的设计方法，包括维度建模和星型模型等，为关联规则挖掘提供基础支撑。
3.基于数据仓库的关联规则挖掘算法的实现与应用：在前两个方面的基础上，本课题将设计并实现一种基于数据仓库的关联规则挖掘算法，并在实际数据仓库中进行应用和测试。
本课题的研究方法主要包括文献调研法、比较分析法、设计方法和实验方法等。
四、预期成果
本课题的预期成果主要包括以下几个方面：
1.关联规则挖掘算法的比较分析报告。
2.数据仓库设计报告。
3.基于数据仓库的关联规则挖掘算法的实现与应用报告。
4.相关论文若干。
五、研究进度安排
1.前期调研与准备（4周）：对关联规则挖掘及数据仓库方面的研究进行初步了解，并对相关文献进行调研和阅读。同时，对数据仓库的设计和实现进行规划和准备。
2.算法研究与设计（6周）：在前期调研的基础上，对关联规则挖掘算法进行深入研究，比较不同算法的优缺点，设计出一种适用于数据仓库的关联规则挖掘算法。
3.数据仓库设计与实现（8周）：通过对数据仓库的设计和实现，为关联规则挖掘提供支持，开发出数据仓库中的关联规则挖掘系统，并对其测试和优化。
4.实验与结果分析（4周）：对数据仓库中的关联规则挖掘系统进行实际应用和测试，并对结果进行分析和总结，提出进一步的改进和优化方案。
5.写作和答辩（4周）：针对研究过程和结果，进行论文撰写和完善，并进行答辩。
注：以上进度为预期安排，具体实施可能会有调整。