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关系数据库关联规则挖掘算法研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着数据规模的不断扩大，大量数据分散且难以管理，针对数据的理解和分析成为了亟需解决的问题。关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一项重要技术，具有广泛的应用场景，尤其在商业领域。关联规则挖掘算法可以通过数据挖掘的过程，找到不同属性之间的关联性，以帮助人们理解数据并做出更有效的决策。
在现实生活中，关系数据库的应用非常广泛，许多企业，政府机构以及个人都是使用关系数据库存储和处理数据的。然而，当前关联规则挖掘算法主要是针对非关系型数据库和文本数据，而对于关系数据库关联规则挖掘的研究相对较少，因此该方向的研究具有较高的理论和应用价值。
二、研究内容和目标
本论文旨在研究关系数据库关联规则挖掘算法，通过对已有算法的分析和比较，提出新的挖掘方法，主要内容包括以下方面：
1.针对关系数据库的特点，探索适用于关系数据库的关联规则挖掘算法。
2.对已有的关系数据库关联规则挖掘算法进行综合分析和比较，分析其优缺点及适用场景，为本论文提供借鉴。
3.基于挖掘出来的关联规则，应用于商业数据分析等实际场景并进行验证和探讨。
研究目标如下：
1.提出一种适用于关系数据库的关联规则挖掘算法。
2.通过实验验证提出的算法的有效性和实用性。
3.将所提出的算法应用到商业数据中，得到实际的结果和应用价值。
三、研究方法
1.文献综述：综合查阅相关文献，对现有的关系数据库关联规则挖掘算法进行综合分析，并选择适用于研究的算法。
2.理论研究：对所选算法进行系统的理论研究，明确算法的整体框架，解决算法中的具体问题。
3.算法设计：结合理论研究和实证分析的结果，设计出适合关系数据库的关联规则挖掘算法。
4.复现实验：选择相应的数据集，对所提出的算法和其他已有算法进行实验验证，评估各算法的性能。
5.应用分析：将所提出的算法应用到实际场景中，并对实验结果进行分析和评价。
四、进度计划
第一阶段（前两周）
1.深入了解关联规则挖掘的相关知识。
2.查阅相关文献，确定本论文研究方向。
3.编写综述文献调研报告。
第二阶段（三至六周）
1.分析现有的关系数据库关联规则挖掘算法，比较其优缺点。
2.在现有算法的基础上，设计适用于关系数据库的关联规则挖掘算法。
3.编写算法设计报告。
第三阶段（七至十周）
1.选择相应的数据集，复现现有算法和所提出算法。
2.分析不同算法的性能，用图表形式展示实验结果。
3.编写实验结果分析报告。
第四阶段（十一至十四周）
1.将所提出算法应用到商业数据中，得到实际的结果和应用价值。
2.编写应用分析报告。
3.撰写论文，准备答辩。