1 / 2
文档名称:

基于待与项集的频繁项集挖掘算法的研究的开题报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

基于待与项集的频繁项集挖掘算法的研究的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

基于待与项集的频繁项集挖掘算法的研究的开题报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【基于待与项集的频繁项集挖掘算法的研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于待与项集的频繁项集挖掘算法的研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于待与项集的频繁项集挖掘算法的研究的开题报告一、研究背景及意义:频繁项集挖掘是数据挖掘领域的一个基本问题,指在一个事务数据库中寻找出现频率达到一定阈值的项集。频繁项集挖掘在实际应用中有着很广泛的应用,如市场分析中的关联规则挖掘、网络安全中的异常检测等。目前,在频繁项集挖掘算法中,Apriori算法是最经典、最被广泛应用的算法之一。但是,Apriori算法存在着由于支持度计算导致的较大计算时间和大量的候选项集生成所带来的空间负担。为了解决这些问题,许多新的算法已经被提出。其中一种新的算法是基于待与项集(FrequentPatternGrowth,以下简称FP-growth)的频繁项集挖掘算法。FP-growth将事务数据库构造出一棵FP树,然后通过递归分割和合并FP树来挖掘频繁项集。该算法不需要存储候选项集,因此大大缩短了计算时间,并且也减少了空间开销。本研究旨在研究基于待与项集的频繁项集挖掘算法,分析其优缺点,并对其进行优化和改进,以提高算法的效率和性能。同时,探究基于待与项集的频繁项集挖掘算法在具体实际应用中的可行性和实用性。二、研究内容:(1)阅读并深入理解频繁项集挖掘的基本概念、常见算法以及待与项集算法的原理。(2)分析待与项集算法的优缺点,并进行优化和改进,提高算法的效率和性能。(3)通过实验对比不同算法的运行时间和空间消耗,验证算法的实用性和优越性。(4)探究待与项集算法在实际应用中的可行性和实用性,并提出可行的实践方案。三、研究方法:(1)文献调研法:通过查阅相关的学术期刊、会议论文、网络文献等,深入研究既有算法的优缺点和研究现状,了解各种方法的优缺点,为后续的研究提供基础和方向。(2)算法设计法:本文将基于实际数据集实现待与项集算法,并对其进行优化和改进。(3)对比实验法:基于不同的数据集,实现待与项集算法和其他现有算法,并进行对比实验,验证算法的效率和性能。(4)实践方案制定法:在深入了解待与项集算法优缺点的基础上,对算法在实际应用中的可行性和实用性进行探究,并提出合理的实践方案。四、研究进度及预期成果:本研究预计将于2022年6月完成。预计研究将达到以下目标:(1)深入理解频繁项集挖掘的基本概念、算法原理、优缺点。(2)熟练掌握待与项集算法原理和实现。(3)分析待与项集算法的优缺点,并进行优化和改进,提高算法的效率和性能。(4)完成待与项集算法的实现,并进行对比实验,验证算法的效率和性能。(5)提出待与项集算法在实际应用中的可行性和实用性,并制定可行的实践方案。