基于遗传算法的关联规则挖掘的开题报告一、选题背景随着数据化时代的到来，信息产生速度迅猛，数据量庞大，如何从海量数据中提取有用信息成为了一项重要研究课题。同时，关联规则挖掘作为数据挖掘领域中的重要技术，已经引起了广泛关注和研究。传统的关联规则挖掘算法主要基于Apriori算法，该算法具有计算复杂度高、挖掘效率低等缺点。因此，研究如何提高关联规则挖掘算法的效率和准确度是当前的热点之一。基于此，本研究拟采用遗传算法来实现关联规则挖掘，以期提高算法的性能和效率。二、研究意义本研究的意义在于：1.探究遗传算法在关联规则挖掘中的应用，拓展关联规则挖掘的研究领域和思路；2.提高关联规则挖掘的效率和准确度，为商业和科研提供更加可靠的数据分析和决策支持；3.对算法的稳定性和鲁棒性进行探究，为算法实际应用提供保障。三、研究目的本研究的目的在于：1.探究遗传算法在关联规则挖掘中的实际应用；2.提高关联规则挖掘的效率和准确度；3.分析遗传算法在关联规则挖掘中的稳定性和鲁棒性；4.实现关联规则挖掘算法的自动化运行。四、研究内容和方法本研究主要研究内容包括：1.遗传算法的原理和应用；2.关联规则挖掘的基本概念和算法；3.基于遗传算法的关联规则挖掘算法的设计和实现；4.算法性能的分析和比较。研究方法主要采用文献综述、实验分析、比较分析等方法。五、预期成果本研究预期达到的成果包括：1.提出一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法；2.分析算法的功能和特点；3.验证算法的优越性和有效性。六、工作计划及进度安排本研究将按照以下计划和时间进度安排开展工作：1.第一阶段（1个月）：收集相关文献资料，了解关联规则挖掘和遗传算法的基本概念和算法原理。2.第二阶段（2个月）：设计和实现基于遗传算法的关联规则挖掘算法，并通过模拟实验和对比分析来验证算法的优越性和有效性。3.第三阶段（1个月）：总结分析实验数据，撰写毕业论文并进行答辩。七、参考文献[1]Agrawal，R.，Imierinski，T.，Swami，A.Miningassociationrulesbetweensetsofitemsinlargedatabases.Proceedingsofthe1993ACMSIGMODinternationalconferenceonManagementofdata，pp.207-216，1993.[2]A.Abraham,A.Chung,andP.Siarry.Evolutionaryalgorithmsandapplications.AdvancedAlgorithmsandLearningSystems，JohnWiley&Sons，Inc.，1999.[3]Jin，Y.，Y.Luo，andB.Sendhoff.DynamicOptimizationandMOTHERforEngineeringDesign.Springer，2007.[4]张菲.基于遗传算法的关联规则挖掘研究.《计算机工程与实验》(下旬)，2006年。[5]马德贵，黄昆生.关联规则挖掘算法研究.《计算机应用研究》(第6期)，2006年。[6]刘志华.数据挖掘算法及其应用.清华大学出版社，2007年。