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基于改进FP树的关联规则挖掘算法研究的中期报告
一、选题背景
随着大数据时代的到来，数据的增长速度达到了惊人的速度，这些数据包含着人们生产、生活和科研所需的信息，因此，研究如何有效地从海量数据中挖掘有效的信息成为了重要的研究方向之一。而关联规则挖掘作为数据挖掘领域的重要技术之一，被广泛应用于商品推荐、用户行为分析、市场营销和生产调度等领域。
FP-growth算法作为目前最受欢迎的关联规则挖掘算法之一，具有高效且不需要预先扫描数据文件的特点，能够有效地提取频繁项集。然而，该算法在处理包含大量重复数据或者含有长尾分布的数据集时，效率较低。这是由于FP-growth算法要先构造一棵FP树，而根据数据的特点，在一些数据集中，存在大量的重复元素，造成FP树的构造过程中，存在大量的节点需要被重复访问，从而导致算法运行效率低下。
针对上述问题，本文将研究如何对FP-growth算法进行改进，以提高算法处理含有大量重复数据或者含有长尾分布的数据集时的挖掘效率。
二、研究内容和方法
本文旨在研究基于改进FP树的关联规则挖掘算法，主要研究内容和方法如下：
1.对FP-growth算法进行分析，确定算法存在的问题和改进思路。
2.提出基于改进FP树的关联规则挖掘算法，改进FP树的构造和挖掘过程，以适应含有大量重复数据或者含有长尾分布的数据集。
3.使用实验数据验证改进算法的挖掘效率，并与传统的FP-growth算法进行对比。
三、预期研究成果
本文预期达到以下研究成果：
1.对FP-growth算法进行分析，揭示其存在的问题和优化思路。
2.提出基于改进FP树的关联规则挖掘算法，能够有效地提取出含有大量重复数据或者含有长尾分布的数据集中的频繁项集。
3.使用实验数据验证改进算法的挖掘效率和实用性，并与传统的FP-growth算法进行对比。
四、进度计划
1.文献调研和分析：2021年9月-10月
2.研究算法改进思路：2021年10月-11月
3.提出改进算法并编写算法代码：2021年12月-2022年1月
4.实验数据测试和结果分析：2022年2月-2022年3月
5.撰写论文和完成报告：2022年4月-2022年5月