基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究的开题报告.docx

基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究的开题报告
一、选题背景
数据挖掘是一项快速发展的技术，应用于各个领域，包括商业、医疗、教育、科学研究等。随着互联网的普及和大数据的时代的到来，在网络上，海量数据源源不断地产生。数据挖掘技术可以帮助我们有效地从这些数据中挖掘出有用信息，以便于分析和决策。
在数据挖掘技术中，关联规则挖掘是一种常见的方法。关联规则挖掘是发现数据集中项集之间有趋势关系的技术，以及项集内部之间存在的联系。使用关联规则挖掘技术可以揭示数据内部的潜在关系和规律，为商业决策、市场调查、产品推荐、疾病与药物的关系研究等提供参考依据。
同时，滑动窗口也是数据处理中常用的技术。滑动窗口是一种在数据流中对数据进行处理的方法，它将数据流分成一定大小的窗口，然后对每个窗口内的数据进行分析。滑动窗口技术使得我们可以在不断产生的数据流中进行处理和分析，以便于有效地挖掘数据中的潜在关系与规律。
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法也是应用关联规则挖掘技术的一种方法。与传统关联规则挖掘不同的是，它可以通过滑动窗口实时地处理数据流，以便于减少数据的存储和处理开销，同时还可以及时发现新规则和新关系。
二、研究内容和目的
本文旨在研究基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法，探讨如何通过利用滑动窗口来处理不断产生的数据流，以便于及时发现数据中的潜在关系与规律。
具体研究内容包括以下方面：首先，对滑动窗口技术进行分析和介绍，了解其在数据处理中的应用和效果；其次，对关联规则挖掘技术进行分析和介绍，了解其挖掘关系和规律的能力和限制；最后，介绍基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法的设计和实现，以及在大规模数据集上的实验和结果分析。通过研究和实验，可以验证基于滑动窗口的算法在大数据处理中的有效性和实用性。
三、研究方法
本文所采用的研究方法主要包括文献调研、算法设计和实验分析。
首先，通过文献调研的方式，了解关联规则挖掘和滑动窗口技术的研究现状和理论基础。
其次，在理解了基础知识和方法之后，设计针对基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法，并进行算法实现和优化。
最后，针对不同数据集进行实验验证，评估算法的性能和有效性，并对实验结果进行分析和讨论。
四、预期成果
本文的预期成果主要包括以下几方面：
设计出一种基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法，实现在不断产生的数据流中挖掘关系和规律的能力。
通过实验验证，评估算法的性能和有效性，并与其他算法进行比较和分析。
发现和挖掘数据中的有趣关系和规律，为商业决策、市场调查、产品推荐、疾病与药物的关系研究等提供参考依据。
五、总结
本文旨在研究基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法，探讨其在数据处理中的应用和效果。通过对滑动窗口技术和关联规则挖掘技术进行分析，设计针对滑动窗口数据流的关联规则挖掘算法，并进行实验验证和结果分析。预期成果包括实现一种能够实时挖掘数据中有趣关系和规律的算法，为商业决策、市场调查、产品推荐、疾病与药物的关系研究等提供参考依据。