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基于Gibbs抽样的关联规则挖掘研究的开题报告
一、研究背景
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要研究方向，能够帮助我们找到数据中隐藏的关联关系，为商业决策、市场营销、生产计划等方面提供有效的支持。基于Gibbs抽样的关联规则挖掘是一种新型的关联规则挖掘方法，能够有效克服其他方法中存在的问题，因此具有广阔的应用前景和理论价值。
二、研究意义
传统的关联规则挖掘方法在计算全局支持度时需要遍历所有数据，计算复杂度较高；同时，由于样本数量大、数据维度高等原因，容易陷入维数灾难，导致模型失效。而基于Gibbs抽样的关联规则挖掘方法，在采样时只需考虑部分数据，大大减少了计算量，且能够有效避免维数灾难问题，提高了模型的有效性和可靠性。因此，该研究对于推动数据挖掘领域的发展，促进实际应用具有重要意义。
三、研究方案
本研究将以FPGrowth算法作为基础，应用Gibbs抽样方法进行优化改进，以实现基于Gibbs抽样的关联规则挖掘。具体研究方案如下：
1.研究FPGrowth算法的原理与流程，分析其存在的问题和局限性，为后续改进提供理论基础。
2.学习Gibbs抽样的基本概念及其在关联规则挖掘中的应用，明确其作用和优势，并结合FPGrowth算法进行改进。
3.设计基于Gibbs抽样的关联规则挖掘算法，并利用实验数据对其进行验证和评估。
4.对比基于Gibbs抽样的关联规则挖掘算法和传统算法在时间复杂度、空间复杂度、模型效果等方面的表现，并进行对比分析。
5.在此基础上进一步探究基于Gibbs抽样的关联规则挖掘算法的应用场景和不足之处，并提出改进措施。
四、预期成果
本研究预期通过FPGrowth算法和Gibbs抽样方法的结合，实现基于Gibbs抽样的关联规则挖掘算法，该算法较传统算法具有时间复杂度更低、空间复杂度更小、模型效果更好的优势，能够更加有效地解决实际问题。同时，本研究将对基于Gibbs抽样的关联规则挖掘算法的应用场景和改进方向进行初步探究和总结，为后续的深入研究提供理论依据。