基于时态约束的关联规则挖掘方法研究的中期报告.docx

基于时态约束的关联规则挖掘方法研究的中期报告
中期报告：
一、研究背景
关联规则挖掘作为数据挖掘中的一种重要工具，在商品推荐、市场营销、风险评估等领域发挥着重要作用。传统关联规则挖掘算法只考虑了项集之间的频繁关系，而忽略了时序关系，导致结果不够准确。因此，本研究从时态角度出发，提出了一种基于时态约束的关联规则挖掘方法，旨在提高关联规则挖掘的准确性和适用性。
二、研究目标
目标一：设计一种基于时态约束的关联规则挖掘算法，实现准确识别时序关系的目标项集。
目标二：利用模拟实验数据和真实数据集进行算法性能评估，探索算法的实用性和适用性。
目标三：基于所提出的算法，实现一个可用于实际场景的数据挖掘工具，并在实际应用中验证算法效果和价值。
三、研究内容
1.研究现状调研和文献综述，明确时态约束关联规则挖掘的研究意义和挑战，并提出具体的研究思路和方案。
2.设计一种基于时态约束的关联规则挖掘算法，包括数据预处理、目标项集提取、约束条件生成、关联规则挖掘等步骤，并实现算法原型。
3.利用模拟数据和真实数据集进行算法测试和性能评估，并对比分析现有算法的效果和优劣。
4.基于实验结果和算法优化，实现一个可用于实际场景的数据挖掘工具，包括数据导入、算法执行、结果展示等功能，并在具体应用场景中验证算法效果和价值。
四、研究进展
目前已完成研究现状调研和文献综述，并初步设计出基于时态约束的关联规则挖掘算法。下一步计划进一步完善算法细节和实现算法原型，同时收集模拟和真实数据集进行测试和评估，并逐步完善工具开发。预计实验结果将在年底前完成整理和总结。