增量式關聯規則挖掘算法研究及其在飛行品質監控中的應用的開題報告_第1頁
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文檔簡介

增量式關聯規則挖掘算法研究及其在飛行品質監控中的應用的開題報告一、研究背景及意義隨著數據時代的到來，大數據分析和挖掘成為了數據科學的熱門話題。在大數據分析和挖掘中，關聯規則挖掘作為一種經典的數據挖掘方法，廣泛應用于市場營銷、網絡推薦、社交網絡分析等領域。關聯規則挖掘從數據中尋找項集之間的關聯關系，可以幫助人們發現潛在的關聯性，從而預測未來的事件。在飛行品質監控領域，關聯規則挖掘也有廣泛應用，可以幫助飛行公司提高飛行質量，減少飛行事故，提高旅客的安全感和航空公司的信譽度。目前，關聯規則挖掘算法已經比較成熟，包括Apriori算法、FP-Tree算法、Eclat算法等。這些算法一般都是通過對整個數據集進行掃描和比較來找到頻繁項集，然后再使用關聯規則來進行分類和預測。但是在實際應用過程中，數據集通常是動態增長的，而且數據量非常大，常規的關聯規則挖掘算法會導致計算復雜度急劇增加，效率低下。因此，需要開發一種基于增量式的關聯規則挖掘算法，可以對數據集進行增量挖掘，并且保證計算效率。二、研究內容和目標本文主要研究的內容是基于增量式的關聯規則挖掘算法，并應用于飛行品質監控領域。具體研究工作包括：1.分析和總結目前主流的關聯規則挖掘算法，包括Apriori算法、FP-Tree算法、Eclat算法等，確定研究重點；2.設計和實現一個基于增量式的關聯規則挖掘算法，包括增量式頻繁項集挖掘和關聯規則推導；3.對算法進行實驗驗證，使用真實的飛行數據集來測試算法的性能和準確度，并與其他算法進行比較；4.將該算法應用于飛行品質監控，探究如何對飛行監控數據進行挖掘和預測，以提高飛行質量和安全性。本文的研究目標是：1.提出一種基于增量式的關聯規則挖掘算法，有效解決關聯規則挖掘中的計算效率問題；2.應用該算法于飛行品質監控中，提高飛行公司的飛行安全和運營效率。三、研究方法和流程1.研究方法本文使用文獻資料法、實驗研究法和理論分析法來開展研究。2.研究流程1)確定研究計劃和時間安排；2)分析和總結現有的關聯規則挖掘算法，確定研究重點；3)設計和實現基于增量式的關聯規則挖掘算法；4)對算法進行實驗驗證，使用真實的飛行數據集來測試算法的性能和準確度；5)將該算法應用于飛行品質監控，并探究如何對飛行監控數據進行挖掘和預測；6)撰寫開題報告和論文。四、預期成果1.提出一種基于增量式的關聯規則挖掘算法，有效解決關聯規則挖掘中的計算效率問題；

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