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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着计算机科学与技术的发展，计算机被应用到各行各业，计算机软件带来的效率效益越来越被人们重视。然而由此带来的大量数据使人们陷入“数据的海洋”却在感叹“知识贫乏”；如何从大量的数据中提取并找到有用信息以指导决策，是要迫切解决的问题，在这种情况下，“数据挖掘”这一新型的数据分析技术于1995年诞生了。近二十年数据挖掘的研究工作取得了很大的进展，各种数据挖掘软件的应用极大地推动了人们掌握、处理信息的能力，并为人们带来了很好的经济效益。

本研究想结合城市交通的现状，初步探讨关联规则挖掘算法在交通流预测中的一个应用示例，简单阐述数据预处理过程，利用基于候选项组合链的挖掘算法进行数据挖掘，以快速预测城区某一时段路段的路况，以期为交通行为的具体实施者、参与者乃至整个交通体系的组织者、管理者和监视者提供决策支持依据。

2. 研究的基本内容

1. 掌握数据挖掘的基本概念以及关联规则分析方法；

2. 分析apriori算法的内容、发展及研究现状；

3. 深入研究apriori算法并编程实现；

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   3. 实施方案、进度安排及预期效果

   1. 实施方案
   • 查询相关文献资料，理解题目的意义；
   • 学习数据挖掘相关知识，重点研究关联分析算法；
   • 对数据进行预处理；
   • 应用关联规则分析算法实现对交通流的预测，得出实验结果并分析；
   • 整理各阶段记录，撰写论文。

   2.进度安排

   • 2017年1月10日前：确定课题和资料收集。
   • 2017年2月28日前：确定设计方案和技术关键，撰写并提交开题报告。
   • 2017年4月10日前：进行外文翻译，进行数据挖掘并分析实验结果，提交论文初稿。
   • 2017年5月20日前：修改和完善毕业论文，准备毕业论文答辩。

   3.预期效果

   编写算法并实现，撰写论文，对相关概念算法进行详细阐述，并对实验结果进行详细分析。

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   4. 参考文献

   1. jiawei han,micheline kamber，《数据挖掘概念与技术》，机械工业出版社

   2. 马盈仓，《挖掘关联规则中apriori算法的改进》，计算机应用与软件

   3. 张瑞雪，钱真，《数据挖掘中关联规则算法研究及应用》

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