大数据处理中实时频繁项集模式挖掘技术研究任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

随着大规模网络通信技术的发展,社会各行各业也都得到了极大的促进和发展。由此也诞生出了许多大数据处理方面的需求。当前主要可应用于大数据处理的通用型数据挖掘技术主要集中在能够有效结合关联性规则技术的频繁项集模式挖掘技术上。

目前该领域研究的一个热点就是在保证满足大数据处理基本需求的条件下,选择或改进更为高效的频繁项集模式挖掘算法来最终实现各种大数据应用。

本论文提出或改进适用于通用型大数据处理应用的实时频繁项集模式挖掘算法,并且分析所提或改进算法的性能优劣性。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

本论文提出或改进适用于通用型大数据处理应用的实时频繁项集模式挖掘算法,并且分析所提或改进算法的性能优劣性。主要内容:

(1)熟悉数据挖掘中频繁项集模式挖掘技术原理

(2)学习相关多种类型的频繁项集模式挖掘技术基础知识

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3. 主要参考文献

[1] Jiawei Han,Micheline Kamber,Jian Pei著.《Data Mining Concepts and Techniques Third Edition》.Morgan Kaufmann Publishers.2011

[2] 常龙.数据流频繁模式挖掘算法的研究与实现[D].吉林大学 2013

[3] 吴毛毛.数据流频繁模式挖掘算法的研究[D]. 江西理工大学 2013

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