精品文档---下载后可任意编辑一种关联规则算法讨论与改进的开题报告题目：一种关联规则算法讨论与改进讨论背景：关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一项重要技术，可以挖掘出数据中的频繁项集和关联规则。目前已有的关联规则算法有 Apriori、FP-Growth、Eclat 等，但这些算法都存在一些问题，如频繁扫描数据集、空间复杂度高等。因此，需要讨论一种关联规则算法，并进行改进，提高算法性能。讨论目的：1. 讨论一种新的关联规则算法，并与已有算法进行比较分析；2. 通过算法改进，提高算法性能；3. 探究算法在不同数据集上的表现和应用。讨论思路：1. 对 Apriori 和 FP-Growth 算法进行分析，比较其性能和优缺点；2. 提出一种改进的关联规则算法，并对改进算法进行实验验证；3. 在不同数据集上测试改进算法的性能，对比实验结果；4. 探讨改进算法的应用场景和优势。拟解决的问题：通过讨论和改进关联规则算法，解决关联规则挖掘中频繁扫描数据集、空间复杂度高等问题，提高算法性能和效率。讨论内容：1. 关联规则算法原理及常用算法分析；2. 提出改进算法并对算法进行测试和优化；3. 对比改进算法和常用算法的性能表现；4. 探讨算法在实际应用场景中的优劣和改进空间。讨论方法：精品文档---下载后可任意编辑1. 文献调研法：对相关文献进行综合分析和评价，掌握关联规则算法及其优缺点，提出改进算法；2. 实验法：利用实际数据集对改进算法进行测试和优化；3. 对比分析法：对比改进算法和已有算法的性能和优劣；4. 统计方法：对实验数据进行统计分析，得出结论和结论验证。预期结果：通过本讨论，可以：1. 提出一种新的关联规则算法，并验证其在性能和效率方面的优势；2. 验证改进算法在不同数据集上的表现和应用价值；3. 分析算法的优缺点和适用场景。讨论时间安排：1. 第 1-2 周：文献调研和算法分析；2. 第 3-4 周：创新算法设计、性能测试和优化；3. 第 5-6 周：实验和数据分析；4. 第 7-8 周：算法对比和应用场景分析；5. 第 9-10 周：撰写论文和答辩准备。讨论评估：讨论成果将以论文形式呈现，其他评估细节由指导老师制定。参考文献：1. Han J, Pei J, Yin Y. Mining frequent patterns without candidate generation: a frequent-pattern tree Approach[C]//Data Mining, 2000. Proceedings. 2000 IEEE International Conference on. IEEE, 2000: 1-12.2. Agrawal R, Sr...
