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基于Hadoop的海量工程数据关联规则挖掘方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着互联网、物联网、5G等技术的发展，海量数据不断涌现，其中不乏工程数据。工程数据是通过现场实验或者仿真计算得到的数据，具有数量众多、特征复杂、种类繁多等特点，其蕴含的信息对于设计方案优化和预测故障等方面具有重要的价值。然而，由于数据量巨大，传统的关联规则挖掘方法面临大量计算和存储的挑战，因此需要更加高效和可扩展的数据处理方法。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，通过MapReduce等算法实现了对海量数据的快速处理和存储，被广泛应用于各个领域。基于Hadoop，可以对工程数据进行关联规则挖掘，从而实现对工程数据更加深入的分析和挖掘，提高工程设计和运维的效率和精度。
因此，本研究旨在基于Hadoop，探索海量工程数据关联规则挖掘方法，提高工程数据的处理和分析效率，为工程设计和运维提供重要的支持。
二、研究内容与方法
本研究主要包括以下内容：
1.工程数据的预处理：包括数据清洗、去重、格式转换等操作，以确保数据的质量和一致性。
2.基于Hadoop的关联规则挖掘算法：基于MapReduce算法，实现对大规模数据的分布式计算和处理，并实现关联规则挖掘。
3.模型评估与结果分析：评估关联规则挖掘模型的效果和准确性，并分析挖掘结果，提取有效信息。
本研究采用实验研究法，分别使用Hadoop和传统的关联规则挖掘方法对工程数据进行处理，并对比两种方法的效率和准确性。同时，采用实验数据进行模拟，得到关联规则挖掘结果，并进行结果分析。
三、拟解决的关键问题
1.如何通过Hadoop实现海量工程数据的存储和处理？
2.如何结合MapReduce算法实现海量工程数据的关联规则挖掘？
3.如何评估基于Hadoop的工程数据关联规则挖掘方法的效果和准确性？
四、预期研究成果及贡献
本研究旨在基于Hadoop提出一种高效可扩展的工程数据关联规则挖掘方法，为工程设计和运维提供更加深入的数据分析和挖掘。预期研究成果包括：
1.基于Hadoop的工程数据关联规则挖掘模型。
2.实验数据和挖掘结果。
3.基于Hadoop的工程数据处理和关联规则挖掘方法的实现。
本研究的贡献在于提出了一种高效可扩展的工程数据处理和挖掘方法，为实现工程数据的智能化分析和优化设计提供了重要的基础和支持。
五、研究计划与进展安排
本研究计划于2021年10月开始，预计于2022年6月完成。具体进展安排如下：
1.研究文献调研和研究框架构建（10月-11月）。
2.数据采集和预处理（11月-12月）。
3.基于Hadoop的工程数据关联规则挖掘算法实现（12月-2月）。
4.挖掘模型评估和结果分析（2月-4月）。
5.撰写研究论文和总结报告（4月-6月）。
目前，本研究已完成了研究文献调研和研究框架构建，并开始进行数据采集和预处理的工作。预计在2021年底完成数据预处理工作，明年初开始进行基于Hadoop的关联规则挖掘算法实现。