基于兴趣度的关联规则挖掘算法研究的中期报告一、研究背景及研究意义关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个重要问题。它在市场营销、物流管理、健康医疗等领域都得到了广泛的应用。常见的关联规则挖掘算法主要有Apriori、FP-growth、Eclat等，这些算法的目标都是挖掘出数据集中的频繁项集和关联规则。但是在实际应用中，我们往往更关心的不是频繁项集和关联规则的数量和置信度，而是这些项集和规则对我们的实际需求的贡献程度。因此，基于兴趣度的关联规则挖掘算法的研究变得尤为重要。基于兴趣度的关联规则挖掘算法可以对不同的关联规则进行评估，从而找到对我们最有用的规则。这样就可以在实际应用中更精确地定制推荐系统，提高商品销售量，优化物流配送路线等。二、研究目标与内容本项目的主要研究目标是设计一种基于兴趣度的关联规则挖掘算法，能够从数据集中挖掘到对用户需求有贡献的关联规则，并评估这些规则的兴趣度。具体内容包括：1.设计一种基于兴趣度的关联规则评估模型，根据模型对规则进行评估，并确定规则的重要性和贡献程度。2.将评估模型引入数据挖掘算法中，从而挖掘出对用户需求有贡献的关联规则。3.利用实验数据对算法进行测试和优化，验证算法的有效性和可行性。三、研究方法本项目将采用以下方法进行研究：1.对已有的关联规则挖掘算法进行综述，分析其优缺点，为本项目的算法设计提供参考。2.设计一种基于兴趣度的关联规则评估模型，考虑到用户对规则的兴趣度受到多个因素的影响，例如规则的置信度、支持度、相关性等。3.利用实验数据对算法进行测试优化。测试数据将从真实的数据集中进行随机抽样获取，并对算法进行评价、比较和分析。四、预期成果本项目预期的研究成果如下：1.设计一种基于兴趣度的关联规则挖掘算法，该算法能够从数据集中挖掘出对用户需求有贡献的关联规则。2.设计一种基于兴趣度的关联规则评估模型，该模型能够准确评估关联规则对用户需求的贡献程度，从而找到最有用的规则。3.利用实验数据对算法进行测试和优化，验证算法的有效性和可行性，并与其他算法进行比较。