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基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法研究的中期报告
一、选题背景和意义
数据流是指按照时间顺序不断产生的数据，如股票交易数据、航空管理数据等。数据流的强实时性和大数据量性质，给传统数据挖掘带来了新的挑战和机遇。关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘技术，可应用于销售推荐、用户行为分析等领域。然而，传统关联规则挖掘算法并不能直接用于数据流的实时挖掘，因此，开发适用于数据流的关联规则挖掘算法具有非常重要的意义。
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法是一种针对数据流的关联规则挖掘算法。通过滑动窗口机制，将数据流分成多个相互重叠的窗口，每个窗口对应一次关联规则挖掘过程。这种算法可以较好地解决数据流增量式处理的需要，提高数据流关联规则挖掘的实时性、准确性和可扩展性。
二、研究目标
本次研究旨在深入探究基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法的关键技术以及优化策略，实现对数据流中关联规则的实时挖掘和分析，为实现数据流中的价值发掘提供技术支持和保障。
三、研究内容
1.窗口划分算法的研究。通过调研和分析现有的窗口划分算法，提出一种更适合数据流的窗口划分算法。
2.常用关联规则挖掘算法的适应性研究。对Apriori、FP-Growth等关联规则挖掘算法进行研究，探讨它们在数据流中的适用性和局限性。
3.基于动态数据结构的算法设计。通过设计基于动态哈希表、基于堆的频繁项集维护算法等动态数据结构，实现对数据流中频繁项集的高效维护和更新，以便在滑动窗口上实现实时关联规则挖掘。
4.优化策略的设计和实现。优化策略包括布隆过滤器优化、输入缓存优化、累计缓存优化等，旨在提高算法执行效率，降低算法时间和空间复杂度。
四、预期成果
本研究预计完成以下成果：
1.提出一种适用于数据流的窗口划分算法，可实现对数据流的实时处理和挖掘。
2.深度研究关联规则挖掘算法在数据流中的适用性和局限性，为数据流关联规则挖掘提供参考。
3.改进现有的关联规则挖掘算法，设计和实现基于动态数据结构的算法，并优化算法的执行效率。
4.实现基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法，并通过实验评估算法的实时性、准确性和可扩展性。
五、进度安排
1.窗口划分算法的研究（2021年9月完成）。
2.常用关联规则挖掘算法的适应性研究（2021年10月完成）。
3.基于动态数据结构的算法设计（2021年11月完成）。
4.优化策略的设计和实现（2021年12月完成）。
5.算法实现和实验评估（2022年1月完成）。
六、结语
基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘算法是一项重要的技术研究。本次中期报告介绍了该算法的研究内容、研究目标、预期成果和进度安排，旨在为后续研究提供参考和指导。