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基于聚类的关联规则挖掘算法研究的开题报告
一、选题的背景和意义
随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一种有效的方式和工具，很多领域都使用数据挖掘来帮助决策和优化，其中关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要研究内容。关联规则挖掘可以发现数据中隐藏的规律和趋势，可以帮助企业做出更好的业务决策，提高营销效率和利润。基于聚类的关联规则挖掘算法结合了聚类分析和关联规则挖掘两者的优点，可以更准确地挖掘数据中隐藏的规律和趋势，具有重要的应用价值。
二、研究内容和目标
本研究旨在研究基于聚类的关联规则挖掘算法，在此基础上分析其应用价值和局限性。具体研究内容包括以下三个方面：
1.研究聚类分析的原理和方法，比较不同聚类算法的优缺点，并选择合适的聚类算法进行实验研究。
2.研究关联规则挖掘的原理和方法，比较不同关联规则挖掘算法的优缺点，并选择合适的关联规则挖掘算法进行实验研究。
3.研究基于聚类的关联规则挖掘算法的原理和方法，设计实验方案，利用真实数据对算法进行实验验证和分析，得出结论。
研究的目标是提出一种高效准确的基于聚类的关联规则挖掘算法，并验证其可行性和应用价值。
三、研究方法
本研究采用文献研究、案例分析和实验研究相结合的方法进行。首先进行文献研究，了解聚类分析和关联规则挖掘的相关理论和算法；然后进行案例分析，分析不同聚类算法和关联规则挖掘算法在实际场景中的应用情况；最后进行实验研究，利用真实数据设计实验方案，对不同算法进行实验验证和分析，得出结论。
四、可行性分析
本研究的可行性较高。首先，聚类和关联规则挖掘算法都是数据挖掘领域的经典算法，相关文献和案例丰富；其次，开展实验研究可以利用公开数据集，避免实验数据的获取难度；最后，基于聚类的关联规则挖掘算法具有重要的应用价值，可以为企业提供决策支持和业务优化方案。
五、预期成果
本研究的预期成果包括以下几个方面：
1.综述聚类分析和关联规则挖掘的相关理论和算法，比较不同算法的优缺点和适用范围。
2.设计实验方案，对比实验不同聚类算法和关联规则挖掘算法的效果，并分析其优缺点。
3.提出一种高效准确的基于聚类的关联规则挖掘算法，并在真实数据上进行实验验证和分析。
4.分析算法的应用价值和局限性，提出未来研究的方向和重点。
六、研究进度和计划
该研究将在一年时间内完成，具体进度和计划如下：
第一至第二个月：完成文献研究和案例分析，确定研究方向和选题。
第三至第六个月：学习和掌握聚类算法和关联规则挖掘算法，进行算法对比和选择。
第七至第十个月：设计实验方案，收集和处理数据，实现算法，并完成实验验证和分析。
第十一至第十二个月：总结和归纳实验结果，撰写论文并进行修改和完善。
七、参考文献
[1]Han,J.,&Kamber,M.(2006).Datamining:conceptsandtechniques.Elsevier.
[2]Jiao,Y.,Du,X.,Yang,B.,&Li,Y.(2014).Anovelassociationruleminingmethodbasedonclusteringandgeneticalgorithm.Knowledge-BasedSystems,56,167-177.
[3]Tan,P.N.,Steinbach,M.,&Kumar,V.(2006).Introductiontodatamining.PearsonEducation.
[4]Zhang,R.,Zhang,C.,Jia,J.,Liu,L.,&Li,L.(2018).Anewfuzzyclusteringbasedassociationruleminingalgorithmforcustomersegmentation.Neurocomputing,299,61-70.