关联规则改进算法在分布式系统中的研究与实现的中期报告

关联规则改进算法在分布式系统中的研究与实现的中期报告一、研究背景与目的关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究方向之一，它可以在给定数据集中发现频繁出现的条目集合之间的相关性。关联规则改进算法是一种可以提高关联规则挖掘质量的方法，但现有的关联规则改进算法大多是针对单机系统设计的，对于分布式系统的研究还不充分。因此，本研究的目的是将关联规则改进算法应用在分布式系统中，提高关联规则挖掘的效率和准确度。二、研究内容1.分布式系统中的关联规则挖掘算法研究本研究将分析现有的关联规则挖掘算法，并针对分布式系统的特点，探讨如何将这些算法应用于分布式系统中。2.关联规则改进算法在分布式系统中的研究本研究将分析现有的关联规则改进算法，并从分布式系统的角度考虑如何对这些算法进行改进，提高挖掘的效率和准确度。3.基于Hadoop的实现本研究将基于Hadoop平台实现分布式关联规则挖掘和改进算法，通过实验证明这些算法的可行性和有效性。三、预期成果1.针对分布式系统的关联规则挖掘算法研究成果本研究将提出适用于分布式系统的关联规则挖掘算法，通过实验验证其效率和准确度。2.关联规则改进算法在分布式系统中的研究成果本研究将提出适用于分布式系统的关联规则改进算法，通过实验验证其效率和准确度。3.基于Hadoop的分布式实现成果本研究将在Hadoop平台上实现分布式关联规则挖掘和关联规则改进算法，通过实验验证其可行性和有效性。四、研究计划1.文献调研和分析（1个月）2.关联规则挖掘算法在分布式系统中的研究（2个月）3.关联规则改进算法在分布式系统中的研究（3个月）4.基于Hadoop的实现（4个月）5.实验数据分析和结果总结（2个月）六、参考文献[1]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[J].Proc.20thVLDB,Santiago,Chile,1994:487-499.[2]LiuB,HsuW,MaY.Integratingclassificationandassociationrulemining[C].Proc.kdd,1998(I):80-86.[3]WangH,HeQ,HuX,etal.AnImprovedFrequentItemsetMiningAlgorithminDataWarehouseEnvironment[J].JWirelComNetwUbiquitousComputDependableAppl,2018,9(2):97-106.[4]ZhangQ,ZhangC,WangH,etal.ADistributedAlgorithmofMiningStronglyCorrelatedFrequentItemsetsforBigData[J].JWirelComNetwUbiquitousComputDependableAppl,2018,9(2):39-46.[5]刘旭东,康艳丽,赵伟伟,等.关联规则挖掘及改进算法分析[J].计算技术与自动化,2018,37(4):110-114.[6]窦冬梅.关联规则改进算法的研究与应用[D].河南科技大学,2017:10-18.[7]AhamedT,ParameswaranB,NarayanaRD.ANovelMeta-heuristicsbasedAdaptiveGeneticAlgorithmforAssociationRuleMininginaDistributedEnvironment[C].Proc.ACMSE,2020:272-276.[8]YangS,LiY,LinQ,etal.ASelf-AdaptivePSOAlgorithmforFrequentItemsetsMiningBasedonDyn