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多核并行环境下的关联规则挖掘算法设计与实现的中期报告
一、选题背景
关联规则是数据挖掘中的一项重要技术，它通过发现数据集中频繁出现的元素项之间的关系，帮助企业分析数据、制定营销策略、增加收益。目前，随着计算机技术的不断发展，大规模数据处理已经成为数据挖掘领域的研究热点。在多核并行环境下，通过并行化算法来加速关联规则的挖掘已成为一种有效的解决方案。
二、选题意义
本次研究旨在开发一种适用于多核并行环境下的关联规则挖掘算法，加速关联规则挖掘过程，提高数据挖掘的效率。通过本项目的研究，可为企业提供一种高效、快速挖掘关联规则的方法，为商业决策提供实时性和准确性的支持。
三、主要研究内容
1.多核并行环境下的关联规则挖掘算法设计和优化。
2.实现基于多核并行环境下的关联规则挖掘算法。
3.多核并行环境下关联规则挖掘算法的性能测试和优化。
四、研究方法
本次研究将采用以下方法：
1.调研和分析现有的关联规则挖掘算法并进行比较，找到最适合多核并行环境的算法。
2.设计并实现多核并行环境下的关联规则挖掘算法，优化算法效率。
3.使用真实数据集进行测试和优化多核并行环境下的关联规则挖掘算法，并与其他算法进行比较。
五、预期成果
通过本次研究，预期获得以下成果：
1.提高关联规则的挖掘效率，实现大规模数据处理的需求。
2.开发适用于多核并行环境下的关联规则挖掘算法。
3.为企业提供高效、快速处理大规模数据的方法，提高商业决策的准确性和实时性。
六、进度安排
1.文献调研和算法设计：1周。
2.算法实现和测试：4周。
3.数据分析和性能优化：2周。
4.论文写作和答辩准备：2周。
总计9周。