一种基于索引的关联规则挖掘算法研究的任务书

一种基于索引的关联规则挖掘算法研究的任务书任务书1.研究背景关联规则挖掘是数据挖掘中一项重要的任务，其起点是在商业领域，对于大规模的购物数据进行挖掘，以发现不同商品之间的购买关系，常用的一种算法是Apriori算法。但是，Apriori算法存在的问题较多，例如效率较低、占用内存较大等。如何提高算法的效率，降低对内存的需求，成为了当前研究的热点之一。2.研究目的本次研究旨在提出一种基于索引的关联规则挖掘算法，该算法可在提高算法效率的同时，降低对内存的需求。3.研究内容本次研究的具体内容包括：（1）对现有关联规则挖掘算法进行研究，分析其存在的不足之处和问题；（2）提出一种基于索引的关联规则挖掘算法，探索如何使用索引提高算法的效率；（3）利用实验平台对算法进行评估和优化，分析算法的速度和内存占用情况；（4）结合具体应用，比较该算法和其他算法的性能，并探讨该算法的应用前景。4.研究方法本次研究采用文献调研、理论分析和实验验证相结合的方法。具体步骤为：（1）对现有关联规则挖掘算法进行全面的文献调研，深入了解各种算法的优劣及其存在的问题；（2）在综合分析各种算法的基础上，提出一种基于索引的关联规则挖掘算法，并对该算法进行理论分析；（3）搭建实验平台，利用真实数据对算法进行评估和优化，并比较该算法和其他算法的性能；（4）结合具体应用场景，探讨该算法的应用前景和实际应用效果。5.预期成果预期成果主要包括：（1）对现有关联规则挖掘算法进行深入的分析和研究，找出各种算法的优劣及其存在的问题；（2）提出一种基于索引的关联规则挖掘算法，该算法具有较高的效率和较低的内存占用；（3）通过实验验证，评估和优化算法的效率和内存占用情况，比较该算法和其他算法的性能；（4）结合具体应用场景，探讨该算法的应用前景和实际应用效果。6.时间安排第一阶段（1个月）：调研和文献分析；第二阶段（2个月）：算法设计和理论分析；第三阶段（3个月）：算法实现和实验评估；第四阶段（1个月）：论文撰写和总结。7.参考文献[1]RakeshAgrawal,TomaszImielinski,ArunSwami.Miningassociationrulesbetweensetsofitemsinlargedatabases.ACMSIGMODRecord,1993,22(2):207-216.[2]JianPei,JiaweiHan,RunyingMao.CLOSET:Anefficientalgorithmforminingfrequentcloseditemsets.ProceedingsoftheACMSIGMODInternationalConferenceonManagementofData,2000,21(2):21-30.[3]LakshminarayananSubramanian,JuanLiu,RameshRajagopalan.Approximatefrequencycountsoverdatastreams.ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonDataEngineering,2002:203-210.[4]JunHuang,WeiZhong.AnEfficientMethodforMiningFrequentItemsetsinLargeDatasetsUsingDataPartitioningTechnology.ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonInformationandCommunicationsTechnologies,2018:146-151.[5]JinyanLi,JiaweiHan.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration.Proc