下载此文档

基于概念格的关联规则挖掘的研究的中期报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【基于概念格的关联规则挖掘的研究的中期报告 】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【基于概念格的关联规则挖掘的研究的中期报告 】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。基于概念格的关联规则挖掘的研究的中期报告一、研究背景和意义关联规则是数据挖掘中的一个热门研究领域,在市场营销、推荐系统等领域有着广泛应用。传统的关联规则挖掘算法主要是基于Apriori算法、FP-growth算法等,但是这些算法只是考虑了事务集的项集之间的关系,没有考虑项集之间的概念关系。而概念格理论能够描述项集之间的概念关系,因此可以应用于关联规则挖掘中,提高挖掘效果和规则质量。本文研究的是基于概念格的关联规则挖掘,旨在探究概念格理论在关联规则挖掘中的应用和优化算法。二、研究内容和方法本文研究的内容主要包括以下三个部分:,用于描述集合和元素之间的概念关系。在本研究中,我们首先需要构建原始数据集的概念格,将数据集进行概念化,从而得到项集之间的概念关系。,我们需要对其进行挖掘,以发现其中的关联规则。在挖掘过程中,我们将关注于强关联规则,即支持度和置信度均满足一定阈值的规则。,传统的基于概念格的关联规则挖掘算法可能会面临计算复杂度高、挖掘时间长等问题。因此,本文将研究优化算法,包括基于采样的优化算法、并行计算等,以提高算法效率和准确性。本文使用的研究方法主要包括文献综述、实验分析和理论分析等。三、研究进展和成果本文已完成了对概念格理论和关联规则挖掘的文献综述,并设计了基于概念格的关联规则挖掘算法,在实验数据集上进行了实验,并对实验结果进行了分析。初步结果表明,基于概念格的关联规则挖掘在一定程度上提高了挖掘效果和规则质量,并且采样和并行计算等优化策略能够显著提升算法效率。四、研究展望未来,我们将进一步分析挖掘结果,探究关联规则的应用场景和实际意义,并且对算法进行更加深入的优化,以实现更好的效果和性能。另外,我们也将研究概念格理论在其他数据挖掘领域的应用,如聚类、分类等,以期扩展本研究的相关应用。

基于概念格的关联规则挖掘的研究的中期报告 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-09-21