基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘的中期报告.docx

基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘的中期报告
一、研究背景
随着互联网和大数据时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中提取出有用的信息成为了一个重要的问题。关联规则挖掘是一种用于挖掘数据中的潜在关联关系的方法。随着关联规则挖掘的研究深入，传统的算法面临着效率低下、内存占用高等问题，限制了其在实际应用中的推广和应用。因此，提高算法的效率和精度成为了当前研究的重要方向。
多最小支持度（MMS）是一种改进的关联规则挖掘算法，它考虑了多个最小支持度，能够有效地降低搜索空间，提高算法的效率。增量式关联规则挖掘是另一种方便实时挖掘数据的方法，它能够快速地处理数据更新，并且不需要重新扫描整个数据集。因此，将多最小支持度算法和增量式算法结合起来，研究基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法，对于提高关联规则挖掘效率具有极大的意义。
二、研究目的
本文旨在研究并实现基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法，使其能够快速、高效地处理大规模数据集中的关联规则挖掘问题，为实际应用提供支持。
三、研究内容
1.多最小支持度算法分析：阐述了多最小支持度算法的原理、特点及其优越性；
2.增量式关联规则挖掘算法分析：阐述了增量式算法的原理和特点，以及它在关联规则挖掘中的应用；
3.基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法设计：将多最小支持度算法和增量式算法结合起来，设计一种能够处理数据动态变化的增量式关联规则挖掘算法；
4.实验分析：对算法进行实验分析，验证算法的实用性和有效性，同时对比常见挖掘算法的效果；
5.总结和展望：总结本文的研究成果，对未来的研究工作进行展望。
四、研究意义
本研究将多最小支持度算法和增量式算法相结合，将能够加快关联规则挖掘的速度和准确率，为数据挖掘领域提供了一种新的解决方案。该算法可应用于电商平台、金融、医疗、广告等多个领域，能够帮助企业和机构更好地挖掘用户行为，提高广告转化率，提供更好的产品和服务，从而增加收益。
五、研究方法
本研究采用文献资料法和实验法相结合的方法，利用Python语言编写代码，使用UCI网站提供的数据集进行实验分析。
六、预期成果
1.实现基于多最小支持度的增量式关联规则挖掘算法；
2.对算法进行实验分析，验证算法的实用性和有效性；
3.发表相关论文和报告，探讨多最小支持度算法和增量式算法在数据挖掘领域的应用。