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基于区别度概念格的关联规则挖掘算法设计的中期报告
一、研究背景
随着数据挖掘的不断发展，关联规则挖掘是其中的一个重要热点研究领域。关联规则挖掘的应用领域广泛，例如市场营销、电子商务、医疗领域等等。目前，已经有很多关联规则挖掘算法被提出，但是对于数据集中具有很多通用属性的情况下，很难保证关联规则的区分度。
基于区别度概念格的关联规则挖掘算法就是为了解决这个问题而被提出的。该算法能够根据数据集的特征，识别出具有高区分度的属性，只生成具有一定区分度的关联规则，提高了关联规则的品质。
二、研究目的和意义
本研究旨在设计一个基于区别度概念格的关联规则挖掘算法，以提高关联规则的品质。该算法可以应用于市场营销、电子商务、医疗领域等等，为数据分析人员提供更加准确可靠的数据分析工具，帮助其更好地分析数据，从而做出更加明智的决策。
三、研究内容
本研究将基于以下研究内容，设计一个基于区别度概念格的关联规则挖掘算法。
1.区别度概念格的定义和原理
2.关联规则挖掘的基本原理和算法
3.基于区别度概念格的关联规则挖掘算法设计流程
4.算法实现和优化
5.算法性能分析和测试
四、研究进展
目前，我们已经完成了对区别度概念格的定义和原理的研究，并熟悉了关联规则挖掘的基本原理和算法。
接下来，我们将进一步研究基于区别度概念格的关联规则挖掘算法设计流程，并开始进行算法实现和优化工作。同时，我们也将进行算法性能分析和测试，以验证算法的有效性和可行性。
五、预期成果
我们期望通过本研究，设计出一种基于区别度概念格的关联规则挖掘算法，能够有效提高关联规则的品质。最终，我们将把实现的算法发布到开源社区中，供数据分析人员使用。