数据挖掘关联规则加权算法研究与改进的中期报告.docx

数据挖掘关联规则加权算法研究与改进的中期报告
一、研究背景
数据挖掘是近年来发展迅速的一项技术，其在商业、金融、医疗等领域都有广泛的应用。关联规则是数据挖掘中常用的一种方法，其可以发现数据中不同项之间的关系，帮助人们进行决策和预测。然而，原始的关联规则算法存在一些问题，主要表现为发现的规则数量过多、规则效果不佳等。为了解决这些问题，研究者提出了一系列改进算法，如加权算法、前缀树算法等。本文旨在研究关联规则加权算法，在此基础上对其进行改进，提高规则的准确性和适用性。
二、研究内容
（1）关联规则算法原理分析
本部分重点介绍了关联规则算法的原理和基本步骤，包括支持度、置信度等相关定义，并详细介绍了关联规则挖掘的过程。
（2）关联规则加权算法研究
本部分主要研究如何通过加权算法提高关联规则的准确性和适用性。具体来说，对于每个规则，按照其支持度和置信度进行加权计算，得到该规则的权重，再根据权重对规则进行排序。通过实验验证，本研究方法在关联规则挖掘中表现出较好的效果，可以有效地减少挖掘出的规则数量，并且能够发现更加具体和有意义的规则。
（3）关联规则加权算法改进
本部分主要针对关联规则加权算法所存在的问题进行改进，提出了一种结合前缀树算法和加权算法的改进方法。具体来说，通过前缀树算法将原始数据集转化为频繁项集，再利用加权算法对频繁项集进行关联规则挖掘，以减少计算量和提高效率。通过实验验证，本研究方法在关联规则挖掘中表现出更好的效率和准确性。
三、研究成果
本研究在关联规则加权算法的基础上提出了一种改进方法，在减少规则数量的同时提高了规则的准确性和适用性。实验结果表明，该改进方法能够更加高效地挖掘关联规则，在一些特定场景下表现出更好的应用价值和广泛性。未来研究中，我们将继续探究如何应用文本挖掘和深度学习等技术对关联规则挖掘进行优化和创新。