1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量的数据，如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息成为了一个重要的研究课题。

数据挖掘技术应运而生，并成为数据库领域研究的热点。

关联规则挖掘作为数据挖掘的重要分支，旨在发现数据项之间隐藏的关联关系，进而揭示数据内在的规律和模式。

2. 本选题国内外研究状况综述

频繁项集挖掘和闭项集挖掘是数据挖掘领域的热点研究方向，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在频繁项集挖掘和闭项集挖掘方面做了大量研究工作，并在算法效率和可扩展性等方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对现有频繁闭项集挖掘算法存在的效率问题，设计和实现一种高效的频繁闭项集挖掘算法。

主要研究内容包括：1.深入研究频繁闭项集挖掘的相关理论基础，包括关联规则挖掘、频繁项集与闭项集的概念、性质以及常用算法等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先对频繁闭项集挖掘的相关理论进行深入研究，分析现有算法的优缺点和适用场景，在此基础上，设计一种新的高效频繁闭项集挖掘算法，并通过实验验证算法的有效性和先进性。

具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解频繁闭项集挖掘的研究现状、主要算法以及应用领域，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.算法设计阶段：在深入理解频繁闭项集挖掘基本概念和常用算法的基础上，分析现有算法的优缺点，提出一种新的高效频繁闭项集挖掘算法，并设计算法的详细流程和数据结构。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于设计和实现一种高效的频繁闭项集挖掘算法，该算法将结合现有算法的优点，并引入新的数据结构和挖掘策略，以提高算法的效率、可扩展性和鲁棒性。

具体创新点如下：1.提出一种新的数据结构来存储频繁项集，以减少内存消耗和提高搜索效率。

2.设计一种新的挖掘策略，以减少候选项集的生成数量和提高挖掘效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 王辉, 付宇, 周尚波, 等. 基于压缩事务数据库的并行频繁闭项集挖掘算法[j]. 小型微型计算机系统, 2022, 43(9): 1913-1920.

[2] 刘洋, 赵朋朋, 孟祥鹏, 等. 基于spark平台的改进fp-growth频繁项集挖掘算法[j]. 计算机科学, 2022, 49(3): 18-25.

[3] 谢滨, 郑伟, 王强, 等. 基于差分的隐私保护频繁闭项集挖掘算法[j]. 电子学报, 2021, 49(9): 1815-1822.