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基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法研究的开题报告
一、研究背景
现代社会中，数据增长迅猛，如何从海量数据中挖掘出有用的信息，成为一个热门的研究领域。作为数据挖掘领域中的一个重要技术，关联规则挖掘已经被广泛应用于市场分析、产品推荐、政府决策等领域。
关联规则挖掘常常涉及到对大量数据进行频繁项集的挖掘。而基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法，是通过构造一颗前缀树，来减少搜索空间，提高频繁项集的挖掘效率。随着大数据时代的到来，基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法正在越来越受到关注。
二、研究意义
关联规则挖掘算法已经被证明是非常有效的，可以用于解决很多决策问题。本研究将致力于研究基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法，为了提高算法效率，减少搜索空间，在解决大规模数据挖掘的挑战上具有重要的意义。此外，本研究还将深入分析和探究关联规则挖掘算法中的一些核心问题，如如何确定最小支持度和置信度的阈值等。
三、研究内容和研究方法
本研究将使用基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法，通过构造前缀树，减少搜索空间，提高频繁项集挖掘效率。同时，本研究也将在算法优化、并行化等方面进行深入探究。
具体研究内容如下：
1.前缀树Tire的基本原理研究
2.基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法研究
3.关联规则挖掘算法效率优化研究
4.算法并行化处理研究
研究方法：
1.阅读和分析已有的关于关联规则挖掘算法和前缀树Tire的文献
2.开发程序并实际应用算法，进行实验验证
3.分析实验结果，改善算法的效率和并行性
四、预期成果
通过本研究，预计能够取得如下成果：
1.对基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法有更深入的理解
2.理解算法的优缺点，进一步完善算法的理论基础
3.通过实验验证，提高算法效率和准确性
4.提出关于算法并行化处理的方法
五、研究难点
1.如何通过前缀树减少搜索空间
2.如何确定最小支持度和置信度的阈值
3.如何提高算法的效率和并行性
六、研究时间和进度安排
第一年：
1.阅读和分析前缀树Tire和关联规则挖掘算法的文献
2.熟悉研究所需的相关技术和工具，开发算法的初步版本
3.针对算法的实验研究进行设计，进行预实验并记录实验结果
第二年：
1.针对前期实验结果进行分析，改进算法的效率和并行性
2.进一步开展实验研究，并整理实验数据
3.研究论文的撰写和提交
七、参考文献
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