基于数据垂直分布的关联规则挖掘算法研究的开题报告一、研究背景数据挖掘技术已成为当前数据分析领域的热点之一，其中关联规则挖掘是数据挖掘技术中的一种重要方法。关联规则挖掘是从大量数据中挖掘出频繁出现的关联项集，以及这些项集之间的关联关系。目前，针对关联规则挖掘的研究主要集中在如何快速地寻找频繁项集和如何高效地挖掘关联规则等方面。但是，在实际生产和科研过程中，由于数据的分布特征不同，有些关联规则在某些特定分布下可能更加重要。因此，如何根据不同数据分布特征来进行关联规则挖掘是一个值得研究的问题。二、研究目的和意义本次研究旨在探索一种基于数据垂直分布的关联规则挖掘算法，通过对不同数据分布下的数据进行挖掘，确定不同数据分布特征下的重要关联规则，从而为实际应用提供参考。本研究的具体意义如下：1.在数据挖掘领域中，研究基于数据垂直分布的关联规则挖掘算法，为关联规则挖掘提供新的思路和方法。2.基于该算法，可以有效地挖掘出不同数据分布特征下的重要关联规则，提高关联规则挖掘的精度和效率。3.该算法可以为实际应用提供参考，为企业和科研机构提供更加有效的数据挖掘方法。三、研究内容和方案本研究将主要从以下三个方面展开：1.构建数据集合，并对数据集合进行预处理。首先，我们需要构建一个适合研究的数据集合，该数据集合包含数据垂直分布特征明显的数据。其次，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据采样、数据变换等等，以便于接下来的挖掘分析。2.利用数据垂直分布特征，设计关联规则挖掘算法。基于数据垂直分布情况，我们将提出一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法，并将该算法与其他关联规则挖掘算法进行比较，评估其效率和准确性。3.对实验结果进行分析和评估。我们将对算法进行实验验证，并对实验结果进行分析和评估，从而证明我们提出的算法的有效性和实用性。四、研究进度安排第一阶段（2022年2月-2022年5月）：搜集文献、确定研究方向、编写开题报告。第二阶段（2022年6月-2022年8月）：数据采集和预处理，并完成数据集构建。第三阶段（2022年9月-2022年12月）：设计并实现关联规则挖掘算法，进行初步实验。第四阶段（2023年1月-2023年4月）：对实验结果进行分析和评估，撰写毕业论文和实验报告。五、参考文献[1]李锦峰,李勇,徐珂.数据挖掘及其应用[M].清华大学出版社,2005.[2]HanJ,PeiJ,YinY.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration[C]//ACMSIGMODRecord,2000,29(2):1-12.[3]PasquierN,BastideY,TaouilR,etal.Efficientminingofassociationrulesusingcloseditemsetlattices[C].InternationalConferenceonInformationandKnowledgeManagement,ACM,1999:398-406.[4]AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[C].Proceedingsofthe20thinternationalconferenceonverylargedatabases,VLDB,1994:487-499.[5]赵宇,韩魁林,陈意云.基于FP-growth算法的数据挖掘研究[J].计算机科学,2005,32(4):177-179.