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基于相关兴趣度的关联规则挖掘的中期报告
一、项目背景
随着大数据时代的到来，数据变得越来越庞大。因此，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，成为了一个非常重要的课题。关联规则挖掘是数据挖掘中的一种常用方法，可以发现数据之间的关联性，探索数据中的潜在模式。因此，本项目选取关联规则挖掘作为数据分析方法，以发现数据中相关兴趣度的规则。
二、项目目标
本项目的目标是基于关联规则挖掘方法发现相关兴趣度的规则。具体来说，我们将对一个数据集进行分析，找到其中相关性强的数据项，并挖掘出它们的组合规律。通过分析这些规律，我们可以发现数据中不同项之间的关联性，从而对其进行相应的数据分析和应用。
三、数据集描述
我们选取了一个包含用户网站点击记录的数据集进行分析。该数据集包含了用户在一个购物网站上的点击记录，每一条记录都包含了用户ID、商品ID、时间戳等信息。我们将基于这些点击记录进行关联规则挖掘，并尝试发现其中的相关兴趣度规律。
四、研究方法
我们将使用Apriori算法进行关联规则挖掘。Apriori算法是一种典型的基于频繁项集的关联规则挖掘方法，它通过扫描数据集多次来发现频繁项集，并利用频繁项集来生成关联规则。Apriori算法的优点是可以有效地处理大规模的数据集，并可以利用支持度和置信度等参数来筛选出具有实际应用价值的规则。
五、项目进展
我们已经完成了数据集的加载和预处理工作，对数据进行了初步的探索性分析，并使用Apriori算法进行了关联规则挖掘。目前，我们已经得到了一些初始的挖掘结果，但仍需进一步优化和总结。
六、下一步工作
在接下来的工作中，我们将深入分析挖掘结果，进一步优化算法和参数，并进行可视化展示。我们还将进一步探索数据特征，寻找规律，并结合领域知识进行分析。最终，我们将总结出相关兴趣度的规则，并探索其实际应用价值。