基于双向搜索的关联规则挖掘算法研究的中期报告.docx

基于双向搜索的关联规则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领域的重要问题之一，它可以帮助分析挖掘数据集中的有用知识，发现其中的相关性和趋势。然而，传统的关联规则挖掘算法往往面临着大量计算和存储的问题，尤其是在数据集规模较大时，效率不高。因此，如何提高关联规则挖掘算法的效率和准确性成为了当前研究的热点问题。
基于双向搜索的关联规则挖掘算法是一种新的算法，它利用了双向搜索的思想，在搜索过程中同时从频繁项集和前缀集出发，减少了搜索的空间和时间开销，提高了算法的效率和准确性。因此，在实际应用中具有很大的潜力和优势。
2.研究内容和进展
本研究旨在深入探究基于双向搜索的关联规则挖掘算法，评估其效率和准确性，并采用改进方法提高其性能。具体研究内容包括以下几个方面：
（1）对基于双向搜索的关联规则挖掘算法进行详细分析，探究其原理、流程和特点。
（2）设计实验并使用真实和合成数据集对基于双向搜索的关联规则挖掘算法进行体系结构和性能评估，包括效率、准确性和可扩展性等方面。
（3）根据实验结果进行深入探究和分析，发现算法中存在的问题并提出优化策略，包括优化搜索空间、选择更优的阈值和提高算法并发性能等。
目前，我们已经完成了研究的前期工作，包括基于Python实现算法、选定实验数据集、进行数据预处理和实验设计等。目前正在进行性能评估实验，并对实验结果进行深入分析和研究。
3.研究展望
本研究旨在提高关联规则挖掘算法的效率和准确性，进一步探究基于双向搜索的关联规则挖掘算法的优化策略和性能提升方法。未来的研究可以从以下几个方面展开：
（1）深入研究算法中的搜索策略和停止准则，提高算法的搜索效率和数据挖掘的准确性。
（2）进一步探究算法在大规模数据集上的扩展性和并发性能，推进算法在实际应用场景的广泛使用。
（3）结合实际应用场景，研究不同的数据挖掘任务和情境下基于双向搜索的关联规则挖掘算法的应用和改进。