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基于Hadoop平台的频繁项数据挖掘算法研究的中期报告
1.研究背景
随着互联网和电子商务的飞速发展，网络上产生的数据量急剧增加。如何从这些数据中挖掘出有价值的信息已经成为数据管理和分析领域的重要问题。频繁项挖掘是数据挖掘中一个重要的任务，它可以从大规模数据集中发现重要的模式和关联规则。
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以高效地处理大规模数据集。由于Hadoop的优异性能和可靠性，越来越多的数据挖掘算法被移植到Hadoop上进行大规模数据挖掘。
因此，本研究旨在研究基于Hadoop平台的频繁项挖掘算法，并在实验中验证其有效性和可扩展性。
2.研究内容
（1）研究频繁项挖掘算法的原理和方法，包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
（2）对比和分析目前常用的频繁项挖掘算法在Hadoop平台的实现方案，并选择一个适合本研究的算法。
（3）设计和实现选定算法在Hadoop平台上的并行化算法，以提高算法的效率和可扩展性。
（4）使用真实数据集进行实验验证，评估算法的正确性和性能，对比实现方案的优劣。
3.研究进度
目前已完成对频繁项挖掘算法的调研和分析，包括Apriori算法、FP-Growth算法等。对比了目前常用算法在Hadoop平台的实现方案，选择了一种适合本研究的算法。
接下来将进行算法的并行化设计和实现，并设计实验验证方案。预计在下一个月完成算法设计和实现，并开始进行实验。