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频繁项集挖掘算法的并行化研究的开题报告
一、选题背景
数据挖掘是一项利用现代计算机技术分析大量数据、发现其中的规律和模式的技术。频繁项集挖掘是数据挖掘中的一个重要任务，它用于在大规模数据集中找出频繁出现的项集，如购物清单中的物品组合、医疗记录中常共同出现的疾病等。频繁项集挖掘的应用非常广泛，包括市场营销、医疗诊断、网络搜索等领域。然而，随着数据规模的不断增大，频繁项集挖掘面临着越来越大的计算开销，这使得并行计算成为了频繁项集挖掘的热门研究方向。
二、研究目的和意义
传统的频繁项集挖掘算法通常采用单机计算进行处理，但当数据集的规模较大时，单机计算会面临资源瓶颈、计算效率低下等问题。并行计算可以在多台计算机之间共享计算资源，并通过加速计算过程的方式来提高效率。因此，本研究旨在探索频繁项集挖掘算法的并行化实现方式，以提高频繁项集挖掘的运行效率和准确性，进一步拓展其应用范围。
三、研究内容和方法
1.算法研究
本研究将探索使用MapReduce等并行计算框架实现频繁项集挖掘的算法。MapReduce是一种分布式数据处理模型，能够处理大规模数据集，并且具有良好的可扩展性、容错性等优势。通过使用MapReduce并行计算框架，可以将数据集分成多个子数据集，并通过多台计算机进行并行处理，以提高频繁项集挖掘的计算效率和准确性。
2.实验设计
本研究将以一组真实的电子商务数据集为例，对比传统频繁项集挖掘算法和MapReduce算法的性能表现，从而证明MapReduce算法对于大规模数据集处理的优势。
四、预期结果及意义
本研究的预期结果如下：
1.实现基于MapReduce的频繁项集挖掘算法，并比较其性能和准确性。
2.验证MapReduce算法在大规模数据集处理中的优势。
3.探索并实践MapReduce对于频繁项集挖掘算法的优化，为该算法的性能提升提供参考。
本研究的意义在于，首次将MapReduce算法应用于频繁项集挖掘中，以提高其算法性能与运行效率，异步并行处理大规模数据集，极大地拓展了频繁项集挖掘的应用，可以为未来数据挖掘算法的优化提供有益借鉴。