下载此文档

数据挖掘中关联分析算法研究的中期报告.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【数据挖掘中关联分析算法研究的中期报告 】是由【niuwk】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【数据挖掘中关联分析算法研究的中期报告 】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。数据挖掘中关联分析算法研究的中期报告尊敬的评委:您好!我是XXX,我来报告我在数据挖掘中关联分析算法研究方面的中期成果。一、研究背景关联分析是数据挖掘中重要的一类算法之一,其主要目标是在一组交易记录中寻找不同项之间的关系和规律。通过分析这些关系和规律,可以帮助店主优化商品布局、制定销售策略等。目前,市面上已经出现了一些成熟的关联分析算法,如Apriori算法、FP-Growth算法等,但是这些算法的效率和可扩展性有待进一步提高。二、研究目标本次研究的目标是提升关联分析算法的效率和可扩展性。具体来说,我们将采取以下措施:1、优化频繁项集发现过程中的剪枝策略,提高算法的效率。2、采用并行计算的方式,在多核CPU或分布式计算机集群上执行算法,提高可扩展性。三、研究进展当前,我们已经完成了以下工作。1、深入研究了Apriori算法和FP-Growth算法,并进行了比较分析。我们发现,Apriori算法是基于候选集的生成和剪枝策略,而FP-Growth算法则是利用一棵FP树来实现频繁项集的发现。相比之下,FP-Growth算法具有更好的效率和可扩展性,因此我们将以此为基础进行优化。2、实现了FP-Growth算法,并在一个小规模的数据集上进行了实验测试。通过与原始算法的比较,我们发现优化后的算法在运行时间和内存消耗方面均有所提升。3、设计了并行计算方案,并在Hadoop集群上开展了实验。实验结果表明,我们的并行计算方案能够充分利用集群的计算能力,快速处理海量数据。四、下一步工作计划接下来,我们将继续努力,完成以下工作。1、进一步优化算法,在更大规模的数据集上进行测试,并与其他算法进行比较。2、进一步完善分布式计算方案,提高算法的可扩展性和性能。3、设计有效的实验方案,深入探究优化算法的性质和特点,为今后算法改进提供有效的指导。以上就是我在数据挖掘中关联分析算法研究方面的中期报告,感谢您的聆听!

数据挖掘中关联分析算法研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.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niuwk
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-16