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基于属性覆盖的关联规则挖掘算法研究的中期报告
一、研究背景
关联规则挖掘是数据挖掘中常用的技术之一，其目的是发现数据集中记录之间的频繁项集和关联规则。通过挖掘这些关联规则，可以获取数据集中记录之间的关联关系，从而为企业决策提供支持。然而，传统的关联规则挖掘算法存在一些问题，如计算效率低、发现的规则数量过多等。针对这些问题，学术界提出了许多改进方法。
二、研究目的
本研究旨在提出一种基于属性覆盖的关联规则挖掘算法，以提高算法的计算效率和挖掘关联规则的有效性。
三、研究内容和方法
本研究主要包括以下内容和方法：
1、研究基本的关联规则挖掘算法，并对其进行分析和改进；
2、提出一种基于属性覆盖的关联规则挖掘算法，该算法主要是在传统的关联规则挖掘算法上进行改进，将属性覆盖作为判断频繁项集的重要依据；
3、在真实数据集上实验证明该算法的有效性。
四、预期成果和意义
本研究的预期成果是提出一种有效的关联规则挖掘算法，并通过实验证明其有效性。该研究的意义在于提高数据分析的效率和准确性，为企业决策提供更加明确的支持。