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基于兴趣度的关联规则挖掘算法的设计实现与应用的开题报告
一、选题背景
数据挖掘是一门热门的学科，在社会经济领域具有广泛的应用和重要的价值。其中，关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，在市场营销、商业决策等方面有着广泛的应用。兴趣度是一个重要的关联规则度量指标，可以帮助我们识别出真正有价值的规则。本次选题主要研究基于兴趣度的关联规则挖掘算法的设计实现与应用。
二、研究目的和意义
关联规则挖掘是一种在数据中寻找频繁集和关联规则的技术。而兴趣度是关联规则中衡量规则质量的重要指标。通过研究基于兴趣度的关联规则挖掘算法，我们可以更准确地发现具有实际应用价值的规则，从而提高商业决策的效果。此外，该算法还可以应用于推荐系统、社交网络分析等领域，具有多方面的应用价值。
三、研究内容和方案
本研究将基于Apriori算法，设计并实现基于兴趣度的关联规则挖掘算法，具体研究内容包括：
1.兴趣度的定义和计算
兴趣度是度量关联规则质量的重要指标，需要在算法上对其进行定义和计算。本研究将基于支持度和置信度，设计并实现一种新的兴趣度计算方法，以提高规则发现的准确度和有效性。
2.基于兴趣度的规则筛选
在大规模数据集中，可能会出现许多低质量的规则，这些规则对商业决策没有参考价值。因此，本研究将设计一种基于兴趣度的规则筛选方法，筛选出具有实际应用价值的规则，提高挖掘效果。
3.算法实现和验证
本研究将使用Python语言开发基于兴趣度的关联规则挖掘算法，并且通过实际数据集验证算法的效果和性能。此外，还将使用可视化工具对结果进行分析和展示，提高结果可读性和可操作性。
四、研究预期成果
本研究预期通过设计和实现基于兴趣度的关联规则挖掘算法，提高规则发现的准确度和有效性。并且，应用该算法于商业决策、推荐系统等领域，发现具有实际应用价值的规则，提高商业效益和决策效果。同时，我们也期待该算法的应用能够为相关学科研究提供新的思路和方法。