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基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法研究的中期报告
一、研究背景
随着数据集的不断壮大，数据挖掘已经成为了一种必不可少的技术。关联规则挖掘是其中的一种技术，在商业领域得到了广泛应用。传统的关联规则挖掘算法一般都是基于Apriori算法，但其效率较低，对大数据集处理较为困难。因此，寻求更高效的关联规则挖掘算法成为了研究的热点之一。
二、研究内容
本研究重点研究基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法。该算法具有以下优点：
（1）在构建数据结构的过程中，会去掉一些不必要的数据，减少冗余数据。
（2）该算法将搜索空间从所有项集中缩小到仅有包含目标项集的项集中，因此可以降低计算时间。
（3）构建前缀树可以优化算法的效率，降低计算复杂度。
三、研究方法
（1）设计基于前缀树的关联规则挖掘算法。
（2）分析算法的时间复杂度及空间复杂度，并在常见数据集上进行测试。
（3）根据测试结果进行优化，评估算法的性能，包括算法的精度、效率和可伸缩性。
四、预期成果
（1）设计并实现一种基于前缀树Tire的关联规则挖掘算法。
（2）在常见数据集上进行测试，确立算法的优势和劣势。
（3）深入分析算法的性能，比较不同参数下的算法性能。
（4）通过本研究，为高效的关联规则挖掘提供一种新的思路和方法。
五、研究意义
本研究的成果对于加速数据挖掘的速度、降低挖掘成本，提高数据挖掘的精度和效率，促进科学技术的创新和转化有积极意义。