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一种加权关联规则模型及挖掘算法研究的中期报告
1.研究背景和意义
关联规则挖掘是数据挖掘中的重要研究领域之一，主要用于挖掘不同项之间的相关性。然而，传统的关联规则挖掘算法不考虑项之间的重要程度和相关性，使得结果不够准确。
因此，本研究提出了一种加权关联规则模型及挖掘算法，考虑了项之间的重要程度和相关性，能够得出更准确的规则。
2.研究内容和方法
本研究的主要内容是设计一种加权关联规则模型和算法，主要从以下几个方面展开研究：
（1）加权项支持度和置信度计算方法。
（2）加权关联规则挖掘算法设计。
（3）实验验证和分析。
本研究主要采用了关联规则挖掘中常用的Apriori算法，并在此基础上进行改进，加入了项之间的权重节点。
3.预期结果
本研究的预期结果主要有以下几个方面：
（1）设计出一种能够计算加权项支持度和置信度的算法。
（2）提出的加权关联规则挖掘算法能够得出更准确的关联规则。
（3）通过实验验证，证明提出的算法在关联规则挖掘中的有效性和实用性。
4.计划进度
目前，本研究已经完成了加权项支持度和置信度计算方法的设计和实现，并进行了初步的实验验证。下一步将继续改进和完善加权关联规则挖掘算法，并进行深入的实验验证和分析，最终完成整个研究项目。