效用关联规则挖掘(Utility Mining)算法研究及应用的开题报告.docx

效用关联规则挖掘(UtilityMining)算法研究及应用的开题报告
一、选题背景及意义
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业竞争的核心要素，数据挖掘技术也日趋重要。关联规则挖掘是数据挖掘中重要的技术之一，可以在数据集中找到规律性的关联现象，从而发掘出其中的有价值的信息。然而，在实际应用中，传统的关联规则挖掘算法往往会受到数据分布不均、数据稀疏等问题的影响，导致结果不准确、不可用。针对这些问题，一些新的关联规则挖掘算法逐渐得到了重视，其中就包括效用关联规则挖掘算法。
效用关联规则挖掘是一种基于效用理论的关联规则挖掘方法，可以从数据集中挖掘出与用户效用相关的有价值信息，从而用于个性化推荐、定向广告等领域。效用关联规则挖掘算法还可以用于商品的组合优化、交叉销售等业务场景，为企业提供更精准、更优化的运营决策。
针对当前效用关联规则挖掘算法的研究还不够完备，同时其在实际应用中的探索也刚刚开始。因此，本文选取效用关联规则挖掘算法作为研究对象，旨在探究该算法的基本原理、相关技术和应用场景，为该领域的进一步发展提供有价值的参考。
二、研究内容
1.了解关联规则挖掘的基本概念和算法，并介绍其在推荐、定向广告等领域的应用；
2.探究效用理论的基本概念、应用和相关理论模型；
3.分析效用关联规则挖掘算法的基本原理和优化方法，包括效用计算、频繁模式发现等方面；
4.研究效用关联规则挖掘算法在个性化推荐、交叉销售、商品组合优化等业务场景中的应用；
5.实现效用关联规则挖掘算法，并进行实验验证，评估其效果和可行性。
三、预期目标和成果
1.充分了解效用关联规则挖掘算法的基本原理和相关技术，同时能够运用该算法解决实际的业务问题；
2.实现效用关联规则挖掘算法，并在相应数据集上进行实验验证，评估其效果和可行性；
3.通过该研究，为效用关联规则挖掘算法在个性化推荐、交叉销售、商品组合优化等领域的应用提供有价值的参考，同时为相关领域的进一步发展做出贡献。