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数据挖掘中基于兴趣度的关联规则研究的中期报告
一、研究背景
随着信息时代的发展，海量的数据被不断地产生，以致于传统的数据处理方法已经无法胜任。因此，数据挖掘成为了处理海量数据的重要工具。其中，关联规则挖掘作为一种基本的数据挖掘技术，已经广泛应用于市场分析、决策支持、网络管理等领域。然而，在实际应用过程中，由于数据中包含的大量噪声和不必要的信息，导致挖掘出的关联规则质量较低，难以得到有用的分析结果。因此，如何提高关联规则挖掘的准确率和有效性，成为了当前的研究热点。
二、研究目的
本研究旨在探究基于兴趣度的关联规则挖掘方法，并提出一种新的关联规则挖掘算法，以提高关联规则挖掘的准确率和有效性。具体研究目标如下：
1.分析当前关联规则挖掘存在的问题和影响因素，提出兴趣度概念并探讨其在关联规则挖掘中的应用。
2.提出一种基于兴趣度的关联规则挖掘算法，结合兴趣度对关联规则进行筛选和优化，从而提高关联规则挖掘的准确率和有效性。
3.通过实验验证提出算法的效果，并与其他关联规则挖掘算法进行比较，以论证提出算法的优越性。
三、研究内容
1、关联规则挖掘的基本概念
2、关联规则挖掘存在的问题和影响因素
3、基于兴趣度的关联规则挖掘算法的提出
4、算法模型构建
5、实验设计及结果分析
四、预期成果
1.探讨兴趣度在关联规则挖掘中的作用，提出一种基于兴趣度的关联规则挖掘算法。
2.设计并实现一个关联规则挖掘的实验系统。
3.通过实验验证提出算法的有效性和优越性，为关联规则挖掘问题的解决提供有效的参考。
五、研究难点及解决方案
1.算法的效率问题：关联规则挖掘算法需要处理大量的数据，因此算法的效率对于实际应用具有重要意义。针对这个问题，本研究将采用分治思想和剪枝方法优化算法效率。
2.兴趣度定义问题：兴趣度是一个比较抽象的概念，如何定义兴趣度是本研究的难点。针对这个问题，本研究将从用户行为和预期目标等角度出发，综合考虑兴趣度的多个方面，对兴趣度进行定义和量化。