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基于兴趣度的关联规则算法研究的中期报告
一、研究背景
关联规则是数据挖掘中一种研究数据之间关系的技术，旨在找出数据集中频繁出现的数据项之间的关联规则。目前常用的关联规则算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。然而，在实际场景中，用户的个性化需求越来越明显，因此基于兴趣度的关联规则算法备受研究者关注。
二、研究内容
本研究针对基于兴趣度的关联规则算法进行研究，重点包括以下内容：
1.兴趣度概念的引入：将兴趣度引入到关联规则中，建立基于兴趣度的关联规则模型。
2.兴趣度计算方法的研究：提出新的兴趣度计算方法，使其更符合实际情况。
3.算法优化：针对现有的基于兴趣度的关联规则算法进行优化，提高算法的效率。
三、研究方法
本研究将采用如下研究方法：
1.文献调研：对目前已有的基于兴趣度的关联规则算法进行文献调研，了解其发展历程、研究热点和存在问题。
2.定量分析：通过模拟实验、数据分析等手段，定量分析现有算法的优缺点，并对算法进行改进和优化。
3.算法设计：基于兴趣度的关联规则算法设计和实现，开发相应的算法模型和软件系统。
四、研究意义
本研究的实现将具有以下意义：
1.进一步提高关联规则算法的实用性，使之更符合用户个性化需求。
2.在实际应用中提高算法效率，降低时间和资源成本。
3.为数据分析和挖掘提供更加有效、高效的算法和模型。
五、研究进展
目前，本研究已完成对基于兴趣度的关联规则算法相关文献的调研和初步实验，得出了初步结论。接下来，将进一步完善和优化算法，提高算法的效率和实用性。