一、对Apriori算法的进一步改进（论文文献综述）
张亮[1]（2021）在《基于关联规则挖掘的电影推荐研究》文中指出随着电影数量的不断增多,视频网站的电影数量也在不断地增加,但是视频网站常常会给用户推荐一些低质量或者用户不感兴趣的电影。如何提高推荐电影的质量以及与用户兴趣相关的电影成为了电影推荐的研究重点之一。虽然视频网站的电影推荐系统日益复杂化,相关的推荐算法也多种多样,但是以目前的推荐系统来说也难以满足要求。因此为了解决推荐电影的低质量问题和电影与用户兴趣相关性的问题,本论文展开了相关研究,主要包括以下内容:首先,本文开篇介绍了该课题的研究背景和意义,分析了将关联规则算法运用到电影标签上会产生什么样的效果。之后对当前电影推荐系统中应用比较广泛的几种电影推荐算法进行了介绍,分析了各种方法利弊,并提出了判断电影推荐算法好坏的几种指标,最后对当前电影推荐算法存在的问题进行了深入分析。其次,介绍了Aprior算法的基本原理,阐述了加权型Apriori算法的基本思想,通过伪代码对两种算法的实现过程进行了详细分析,接着分别将两种算法运行到同一个实例中,对实验结果进行分析,再将两种算法的实验结果进行对比进行深入分析。最后,通过对豆瓣网热门电影进行数据爬取,获得电影的数据集。然后利用获得的数据集实现基于内容的电影推荐算法,之后再将数据运用到Apriori算法中,增加推荐电影的种类,最后将两种算法运用到电影数据集中,通过将两个算法的实验结果做对比,验证加权型Apriori算法可以使电影推荐的效果更好,推荐的电影质量更高。
雷天奇[2]（2021）在《高校学生行为挖掘分析与成绩预测方法研究》文中提出随着教育信息化的不断发展,教育数据挖掘受到越来越多研究者的关注。利用智能信息技术开展智慧校园建设标志着教育信息化智慧教育时代的开启。高校教育积累了海量的数据,却没有充分利用,很少挖掘数据背后隐藏的价值。针对以上问题,为了从校园大数据中挖掘有用信息,帮助学生提升学习效果,促进学校提高教学管理水平,本文从聚类算法改进,学生行为数据分析,行为数据与成绩数据关联性分析,以及学生成绩预测等方面进行研究。本文主要完成工作如下:（1）多因素改进K-means聚类算法。针对原始K-means聚类算法迭代过程计算复杂、聚类数目需要人为确定、对初始聚类中心敏感、易受孤立点影响等问题,依据优化后的离群点检测算法和最大最小距离思想以及启发式方法提出一种多点因素相结合的改进K-means算法。实验表明,改进算法具有非常好的稳定性,与FECA聚类算法相比在准确率上平均提高9.17%,在迭代次数上平均减少4.16次,在DBI指标上平均减少5.70%,在SC指标上平均提高5.22%。（2）基于聚类的学生行为分析。针对高校学生生活学习行为复杂且多样,不便于分析的问题,构建了学生行为描述指标体系,并使用改进的聚类算法对描述指标中的学生行为数据进行聚类,得到各指标上不同的学生行为类别,分析每个类别学生的行为特点,总结出不同类别学生的行为特征标签。（3）基于Apriori的关联规则挖掘。针对Apriori算法剪枝步操作效率较低且传统关联规则度量指标存在一定局限性的问题,采用方向扫描的方式对Apriori算法剪枝步进行优化,并引入有效度指标优化传统关联规则度量。基于学生行为数据聚类结果,使用优化后的Apriori算法对不同课程成绩之间、行为与成绩之间的规则进行挖掘,并对其间的关联性进行分析。（4）基于Attention-Bi LSTM的学生成绩预测。针对传统成绩预测方法忽略不同行为特征对成绩的影响程度不同的问题,并考虑到不同时期的行为数据对学生成绩的影响程度也不同,将成绩预测问题抽象为时间序列分类问题,并将注意力机制与长短期记忆神经网络相结合,构建了基于Attention-Bi LSTM的成绩预测模型。实验表明,本文提出的预测模型相比传统基准模型中预测效果较好的Logistic Regression模型以及未引入注意力机制的长短期记忆神经网络模型在准确率上分别提升了15.72%、7.21%,有效地改善了预测质量。
王治博[3]（2021）在《基于Hadoop的电商平台用户数据挖掘研究》文中指出电子商务的繁荣发展促使电商平台用户急剧增加,而这些用户所产生的数据量更是呈现指数增长的态势。如何对电商平台下大量用户数据进行挖掘,从中得出对电商平台发展有益的信息是眼下的当务之急。本文设计了一种将改进事务项集策略和改进迭代次数的折半策略结合的协同策略去改进Apriori算法,并在Hadoop平台下将改进后的Apriori算法实现并行化。将改进后Apriori算法思想进行应用,设计并实现了电商平台用户行为分析系统。本文主要工作如下。第一,研究了Hadoop集群下的相关技术以及传统的关联规则算法。第二,重点对传统Apriori算法处理数据体量较大时效率较低的问题进行探究,并在Hadoop平台下针对Apriori算法体现的问题提出协同改进策略:（1）将数据库中的事务与事务项构成二维数组,将事务项集中的事务项进行量化并对量化后的值求和,将不符合关联规则的事务项进行删除,从而缩减事务数据库,降低重复扫描数据库的时间;（2）运用折半查找的思想,每轮迭代完成后计算下一轮迭代需要计算的频繁项集的长度,与传统的算法不同,折半策略越级产生频繁项集;（3）将改进后的Apriori算法与Hadoop平台结合从而实现并行化。第三,对基于Hadoop平台改进的Apriori算法进行了四组对比实验,各组实验结果均证明改进后的算法在计算海量数据时运行效率较高且运行时间较短。本文使用Java Script+html技术搭建了电商平台用户行为分析系统的前端平台,在系统中将基于Hadoop的改进Apriori算法进行应用,实现了多种用户行为方式下的商品关联程度分析。
崔伟健[4]（2021）在《基于改进Apriori算法的铁路网络安全风险分析方法研究》文中研究指明网络安全贯穿铁路运输经营工作始终,是铁路运输安全的重要组成部分。随着我国智能高铁的快速发展以及信息化建设的不断完善,铁路各业务领域对信息化的依赖程度越来越高,随之而来的网络安全问题也越来越严重。近年来铁路大力发展网络安全建设,取得了较好效果,但受限于起步较晚,目前与先进行业、领域之间仍有一定差距,如何将网络安全工作从“事后处理”移至“事前防范”,从源头上规避网络安全风险,是铁路行业目前亟待解决的问题。网络安全风险分析是铁路网络安全“事前防范”的核心,高效精确的风险分析,有助于精准发现问题、解决问题,传统风险评估方法能在一定程度上实现风险分析,但距离“高效精确”仍有较大差距。在大数据背景下,引入数据挖掘技术开展铁路网络安全风险分析,是实现铁路网络安全“事前防范”的有效方法。本论文在调研各单位实际需求基础上,研究提出铁路网络安全风险分析优化思路;构建了风险分析指标体系;经综合对比后引入Apriori算法开展关联分析,并针对Apriori算法进行改进;提出铁路网络安全风险关联分析方法,并基于实际场景进行应用分析。主要研究内容如下:（1）通过调研铁路各单位网络安全风险分析工作实际需求,综合研究现行风险分析方法存在的局限性,提出了铁路风险分析方法优化思路。（2）结合铁路网络安全特点及工作实际,围绕管理保障、技术保障、运维保障三个方面,研究构建了铁路网络安全风险分析指标体系。（3）结合实际工作需求,综合分析对比常用关联分析算法特点和适用场景,确定采用Apriori算法支撑风险分析,并针对算法存在的不足之处进行优化改进,提升算法计算效率。（4）结合实际测评数据,采用基于改进Apriori算法的铁路网络安全风险关联分析方法,从数据采集、处理、计算等方面进行应用研究,分析其中存在的强关联风险和次生关联风险,为未来铁路行业开展网络安全风险分析提供探索靶向。
李飞[5]（2021）在《网上评教数据的关联规则挖掘及其在教学质量改进应用中的研究》文中提出近几年来,越来越多的公司、科研机构等,使用积累的大数据以及各式各样的算法,来整理和分析这些数据的背后所隐含的有用信息,通过分析这些信息,就能够得到信息背后的规律或知识。例如,在某些音乐类、资讯类应用中,会根据每个人的兴趣爱好,自动推送每个人所需要的信息,有效提高了信息的获取和使用的效率。在教育领域,课程的评教往往是考核教学质量的重要一环。然而,长期以来,对这些数据仅仅进行了简单的统计等工作,很少对其进行进一步分析。因此,将经典的算法与教学评教数据相结合,对这些数据进行整理和分析,就能够在一定程度上得到课程评教背后所包含的信息,对这些信息进行进一步分析,就能够得到改进教学的意见和建议,从而指导相关部门进行改进,提高教学质量。本文从某大学的课程的教学评教数据入手,从关联分析的角度,对客观评教数据的各个评价子项的关联关系进行分析,从而得到其强规则;对主观评教数据,通过基于情感词典的方式,得到每一条主观评教（评论）信息的情感倾向,再结合情感倾向,从关联分析的角度,得到各个评教关键词与情感倾向之间的关联关系;设计和实现了一个简约的教学评价分析系统,可以对客观（主观）评教数据进行关联分析,从而得到关联信息。首先,分别对客观评教数据和主观评教数据进行数据预处理操作。对客观评教数据,进行连续数据离散化,从而得到适合算法分析的客观数据;对主观评教数据,经过中文分词、去除停用词（Stop Words）、数据清理等一系列步骤后,就能够得到每条主观评教的关键词（向量）。在得到预处理的数据后,就可以用于算法的关联分析。本文先对关联分析的经典算法——Apriori算法进行分析,针对其算法的特点,对Apriori算法进行改进,有效提高获取强规则的效率。对主观评教数据,本文结合教育领域,结合日常生活和知网等词库,整理得到了专属于课程评教的情感词典,并结合情感词典,参考经典的情感算法实现,设计并实现了适合教学评教的基于情感词典的情感倾向分析算法,可得到每一条主观评教的情感倾向值。基于上述算法,就可以分别分析客观评教数据和主观评教数据的关联关系。最后,设计和实现了一个简约的教学评教分析系统,主要包含用户的注册登录功能、评教文件数据的上传下载功能、学生的评教功能等。通过此系统,就可以分析教学评教数据,得到强规则。本文通过对评教数据的预处理和关联分析,初步得到了一些评教数据背后的信息,并且实现了一个简约的教学评教分析系统。通过教学评教分析系统所得到的关联分析结果,整理和得到了一些课程的教学改进的意见或建议,可供相关人员参考,来提高教学质量。
易志宇[6]（2021）在《关联规则挖掘算法及其分布式并行化研究》文中提出关联规则挖掘能够发掘事物之间的关联,是数据挖掘的一个重要分支。多元应用场景的出现,数据量的不断增长对现行串行算法的挖掘效率提出了更高的要求,因此如何提高现行串行关联规则挖掘算法的运行效率是当前亟须解决的问题。本课题从串行改进和并行改进两个方面来对串行算法的挖掘效率进行优化。本课题首先分析了现行串行关联规则挖掘算法Apriori存在的缺陷,然后针对这些缺陷提出一种结合编码转换、哈希存储与事务压缩的串行改进算法。该算法对事务编码,以位运算代替了集合运算,通过哈希存储实现高效的数据插入与查找,同时在算法运行过程中利用三个阶段的事务压缩来降低运算规模。实验结果表明,该算法挖掘结果准确,算法的整体运行效率和每一轮迭代的运行效率均较原算法具有一定的提升,且在事务重复较多的情况下具有更好的可拓展性。为了进一步提高挖掘效率,本课题在对串行改进算法中存在的性能瓶颈进行细致分析后,提出基于Spark的并行化改进方法。并行改进算法通过Spark算子将串行改进算法中挖掘频繁1-项集、编码转换和迭代挖掘频繁k-项集这三个阶段进行高效的并行化改进,引入负载均衡策略实现数据的均衡划分,并针对Spark平台本身的特点在算法的实现过程中采用三种不同的优化策略。实验结果表明,该算法相较于两种对比算法具有更好的运行效率,同时具有良好的数据可拓展性和节点可拓展性,能够适应数据容量和集群节点的变化。最后为了验证并行改进算法的实用性,将算法应用在网络入侵检测的实际环境中,构建了基于并行改进算法的分布式规则库挖掘框架,该框架能够从网络数据中挖掘用于入侵检测的规则库。实验结果表明,在对一定数量的数据进行挖掘后,生成的规则库对几种常见异常能够达到90%的识别精度。
谷鹏[7]（2021）在《基于改进BP神经网络的光伏功率短期预测研究》文中提出光伏太阳能发电具有清洁无污染、安全可靠和安装成本低等优势已成为我国主要绿色清洁能源之一。光伏功率受太阳辐照度、温度、湿度等因素影响,导致功率大小具有较高的随机波动性,在接入电网系统时会造成调用性降低,影响电网的安全与稳定。论文针对光伏功率预测问题,主要对关联规则（Apriori）算法和灰狼（GWO）算法进行深入分析和研究,通过改进后的Apriori算法和GWO算法对传统BP神经网络进行优化,采用改进的BP神经网络算法对光伏功率进行短期预测,主要研究内容如下:由于BP神经网络对输入的特征值较为敏感,当输入特征值与预测结果关联性较小时,会导致预测结果出现偏差,针对这一问题,提出基于Apriori算法的预测特征值提取。Apriori算法效率较低,为快速获取预测特征值,对Apriori算法进行改进,将算法中的各个项集转化为二进制编码,并对事务集二进制编码进行压缩,通过位运算代替项集间的集合运算,降低算法的时间复杂度,提升Apriori算法的运行效率。通过改进后的Apriori算法对光伏数据中各项气象因素进行关联规则挖掘,经实验分析只选取与光伏输出功率关联性较大的辐照度、温度和湿度作为预测光伏功率预测模型的输入特征值,通过筛选去除多余的特征值,降低预测模型的复杂度,提高了预测结果精度,为光伏功率预测模型的输入参数筛选提供了新的思路。针对BP神经网络易陷入局部极值的问题,引入GWO算法对BP神经网络的参数进行优化,提出GWO-BP神经网络光伏预测模型,基于GWO算法具有较好的寻找最优解的能力,解决了BP神经网络易在训练中易陷入局部极值而导致降低预测准确性的问题;结合改进的Apriori算法对输入特征值进行优化,降低因输入特征值与预测结果关联性较小而对预测模型训练产生的干扰。通过实验分析结果表明,结合GWO-BP神经网络光伏短期预测组合模型的预测结果精度较高,预测结果更可信,有广阔的应用前景。
杨洋[8]（2020）在《考虑区域类型差异的高速公路事故风险识别与交通安全评价研究》文中研究说明近年来,随着高速公路里程的飞速增长,其给人们的生活生产带来便捷的同时,伴随而来的交通事故和安全隐患等问题亦不容忽视。在既有高速公路事故风险相关研究中,研究对象主要聚焦于特定地理地貌或单一路段类型,忽略了区域类型特征差异对高速公路事故致因分析、事故征兆因子识别以及交通安全水平评估带来的影响,并且缺乏各区域类型间并行层面比较。随着高精度交通流数据的获取成为可能,静态、被动的传统高速公路安全提升方法逐渐被基于实时动态交通数据的主动安全控制技术取代,但在动态交通流特征与交通安全关系的研究中,仍然存在区域类型差异针对性不强的问题。此外,传统的高速公路交通安全评价研究主要集中在微观路段层面,多以“事故强度分析”思路为主,缺乏考虑宏观区域类型差异的高速公路综合交通安全水平评价相关研究。因此,传统的高速公路交通安全分析方法难以对不同区域类型高速公路的安全管理工作提供精确指导。鉴于此,本文以区域类型差异条件下的高速公路为研究对象,依照“事故致因差异判断—动态交通流事故风险识别—交通安全水平评价”的逻辑,逐层展开研究。重点解答如下关键科学问题:不同区域类型高速公路风险因子与事故间的关联关系是否相同;事故维度及致因维度各变量间存在何种深层次的自相关规律;各区域类型高速公路的交通流运行状态与交通安全之间的关系存在何种差异;如何利用高精度交通流数据对不同区域类型和交通状态下的高速公路动态事故风险机理进行有效研判;区域类型差异条件下的高速公路交通安全水平如何定量判别。具体研究内容主要包括以下四个方面:（1）基于改进WODMI-Apriori关联规则挖掘算法的区域类型差异条件下的高速公路交通事故致因分析将研究区域分为城区、乡区和山区高速公路,提出了一种考虑定向约束和指标赋权的多维度交互改进Apriori关联规则挖掘算法（Weighted Orientated Multiple Dimension Interactive-Apriori,WODMI-Apriori）,以基于区间层次分析法（IAHP）和灰色关联度的主客观联合赋权模型对数据字段进行权重优化,应用改进的关联规则挖掘算法,分别对三个不同区域类型的高速公路进行了全映射事故致因角度、维度交互角度、事故维度自相关角度等多维度交互的关联规则挖掘计算。挖掘结果显示,不同区域类型高速公路具有不同的事故发生机理,其中的各维度层次,也都具有不同的关联规律。结果表明,改进的WODMI-Apriori算法能更好的揭示不同区域类型高速公路中事故致因和风险的差异性,其算法精确度较传统Apriori关联规则算法在城区、乡区、山区高速公路条件下分别提高了82.7%、88.5%、80.5%。（2）区域类型特征差异条件下的高速公路交通流状态安全风险评估首先基于六级服务水平将交通状态划分为饱和流与非饱和流,结合三个区域类型的划分共建立了6个待评单元;进而应用病例—对照配对方法对交通流和事故数据进行了数据匹配和样本结构化设计;最后利用基于MCMC的条件Logistic回归定量评估了不同区域类型和交通状态下的高速公路事故风险。结果表明:流量、速度和占有率与高速公路区域类型及交通状态都具有高度相关性,高速公路区域类型和交通状态均与交通安全存在显着相关性。其中,运行在城区/饱和流状态下的事故风险最大,其事故风险是乡区/非饱和流状态下事故风险的29.6倍。（3）基于动态交通流特征的不同区域类型高速公路交通事故内在机理研究首先,从交通流基础信息、交通流中车队、车辆变道行为、交通流变量短时间内的突变、车辆跟驰行为等反映交通流动态特征的5个维度,共选取了20个相关的交通流变量;随后,利用随机森林算法计算了不同区域类型和交通状态下的事故征兆交通流变量;最后,根据随机森林分析结果中筛选的事故征兆变量,针对不同区域类型和交通状态分别以贝叶斯Logistic回归方法进行建模,构建了交通流变量与事故风险在不同区域类型和交通状态下的统计关系。结果显示,不同区域类型中,影响交通安全的因素各不相同,且同一因素在不同区域类型中的重要度也存在差异,进一步验证了不同区域类型高速公路具有不同的事故发生机理。此外,多个模型结果均表明,同时考虑高速公路区域类型和交通状态差异的实时事故风险评估方法能够更加全面准确地捕捉交通流动态特征与交通安全的关系。（4）考虑区域类型差异的高速公路交通安全评价方法选取5个不同区域类型高速公路作为待评单元,从安全、效率、经济、环境4个方面共考虑了8项评价指标,构建了高速公路综合交通安全评价体系;应用信息熵权重理论,对传统的密切值模型进行了改进,提出了一种基于熵权改进的密切值评价模型;分别从年度、季度划分两个视角对各区域高速公路进行了综合交通安全水平评价。评价结果显示,在年度视角与季度划分视角的结果中,各路段的优劣排序各有不同,各指标在评价过程中也体现出了不同的重要程度,说明不同区域类型高速公路的交通安全水平存在显着差异。此外,改进密切值法计算结果与传统密切值法存在明显差异,主要是由于传统密切值法将评价指标进行了等权重处理,为避免造成结果偏差,有必要对传统密切值模型进行权重优化改进。密切值法无需确定主观参量、计算快捷、结果分辨率高,可作为高速公路交通安全评价工作中行之有效的一种方法。论文共包括图75幅,表48个,参考文献235篇。
郭栋[9]（2020）在《基于会话序列的推荐算法研究》文中提出会话（session）序列是指在用户的一次交互事务中所用项目的序列集合（如用户在一次购物过程中用户点击商品的历史记录）。会话序列作为推荐领域中特殊的数据形式,往往很难通过传统的推荐方法对会话序列数据进行建模。虽然有学者通过对传统推荐方法进行改进来解决会话序列建模的问题,但推荐系统的效果却被模型结构中存在的很多问题所限制。近年来,随着深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等人工智能领域的突破性进展,将深度学习融入到推荐算法中,能帮助传统推荐算法有效解决多源异构信息、数据稀疏、冷启动、数据特征设计的人工依赖性等问题,也为解决基于会话序列的推荐问题带来了新的方法。考虑到在现实生活中推荐系统往往是基于用户短期的会话序列数据进行推荐的,而不是大量的用户历史记录。在这种情况下传统推荐方法的推荐结果往往不够准确,且推荐的结果往往存在滞后性和重复性。本文使用会话序列数据对推荐算法进行建模,并根据会话序列中数据的主要信息是由项目之间关联关系组成的特点,分别采用Apriori算法和循环神经网络对用户的会话序列数据进行建模,并通过实验对基于不同算法的会话序列推荐模型进行研究。本文的主要内容如下:（1）针对会话序列数据之间存在大量关联关系的特点,采用Apriori算法来实现会话序列的推荐。在使用Apriori算法进行建模的过程中,针对Apriori算法计算时间长、内存需求大的问题,建立辅助矩阵对基于压缩矩阵的Apriori算法进行改进,通过辅助矩阵减少计算支持度的时间和扫描范围来提升Apriori算法性能。并针对推荐算法需要对项目进行排序的问题,提出了计算项目权重的方法来对确定项目的优先级。最后通过实验分别对改进后Apriori算法运行速度和推荐效果的有效性进行了验证。（2）为了进一步提升推荐系统的推荐效果,充分利用用户在交互过程中会话序列之间的关联性信息,针对Apriori算法无法挖掘时序信息的问题,采用循环神经网络作为推荐模型来实现会话序列的推荐。在研究过程中,为了更好的模拟现实场景中会话序列的变化情况,在建模前根据会话序列长度差异大的特点对数据进行预处理,采用与以往研究不同的序列采样方法,将原始的单分类问题转化为序列建模问题,解决了已有研究中对序列信息利用不足、优先级不够明确和缺乏对时序信息的问题,并通过实验对改进算法的有效性进行验证。（3）针对用户项在交互的过程中充满随机性和偶然性的问题,在基于会话的循环神将网络推荐模型中加入了改进的注意力机制来学习用户在购物过程中的会话序列的变化情况,减少序列中因用户在购物过程中的偶然性和随机性对的推荐模型的干扰,进一步提高推荐模型的准确率。最后,通过使用真实数据进行对比实验对模型的有效性和优越性进行了验证,结果表明本文提到的推荐方法的比现有的基准水平的MRR@20指标高出了40%左右,Recall@20指标高出了25%左右。
付翠贞[10]（2020）在《基于差分隐私保护的关联规则挖掘算法的研究及应用》文中提出随着各行各业积累的数据越来越多,如何挖掘数据背后隐藏的信息,数据挖掘技术得到推广使用。关联规则挖掘算法是数据挖掘中的一个重要分支,主要用于发现数据之间的关联关系。当挖掘的数据集中含有隐私信息时,如何在挖掘数据之间的关联关系的同时保护个体的隐私是当前信息安全领域的热点研究课题。具体到教育数据挖掘领域,对学生成绩进行隐私保护的关联规则挖掘分析,在挖掘学生成绩背后隐藏的信息时,又保护学生隐私信息不被泄漏,隐私保护的关联规则挖掘算法的应用研究具有实际意义。本文的研究工作如下:1)针对在基于差分隐私保护的Apriori算法中,根据支持度和置信度进行剪枝筛选时,会挖掘出很多无效规则的问题,引入提升度对Apriori DP算法进行改进。通过采用支持度与置信度,提升度三个指标来衡量关联性,对挖掘的关联规则进行筛选。在不同的数据集上进行实验验证,实验结果表明了 Lift-Apriori DP算法的有效性。2)在改进的Lift-Apriori DP算法基础上,将其应用到学生成绩分析中。以《C语言程序设计》课程学生的章节测试成绩为例,对学生成绩进行挖掘分析,根据不同隐私预算下挖掘结果的评估,选择最终合适的参数值。实验结果验证了 Lift-Apriori DP算法在学生成绩分析中的有效性,并且评估了算法应用的准确性。3)为验证本文基于差分隐私保护的关联规则挖掘算法在实际应用中的可行性。在Lift-Apriori DP算法基础上,开发和设计出一个基于B/S模式的隐私保护成绩分析系统。系统主要功能是对所有学生的成绩进行分析,将经过隐私保护后的关联规则挖掘结果反馈公布给所有老师和同学,保护学生的成绩信息不被公布的结果泄漏。
二、对Apriori算法的进一步改进（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对Apriori算法的进一步改进（论文提纲范文）
（1）基于关联规则挖掘的电影推荐研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTARCT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第二章 电影推荐系统的相关研究 |
| 2.1 推荐系统的基本概念 |
| 2.2 电影推荐算法的相关研究 |
| 2.2.1 基于内容的电影推荐算法 |
| 2.2.2 基于混合型的电影推荐 |
| 2.3 电影推荐算法的相关分析总结 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Apriori算法以及其改进 |
| 3.1 关联规则的基本原理及其作用 |
| 3.2 Apriori算法 |
| 3.2.1 Apriori算法的基本概念 |
| 3.2.2 Apriori算法的代码实现步骤 |
| 3.2.3 Apriori算法实例及分析 |
| 3.3 改进型 Apriori 算法-加权型 Apriori 算法 |
| 3.3.1 加权型Apriori算法的基本思想 |
| 3.3.2 加权型Apriori算法的代码实现步骤 |
| 3.3.3 加权型Apriori算法实例及分析 |
| 3.4 实例结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 加权型Apriori算法在电影推荐中的应用与分析 |
| 4.1 电影数据的获取 |
| 4.1.1 网络爬虫的基本原理与概念 |
| 4.1.2 豆瓣网网页数据分析 |
| 4.1.3 电影数据的爬取 |
| 4.2 基于内容的电影推荐算法的实现 |
| 4.2.1 数据预处理 |
| 4.2.2 算法实现 |
| 4.3 加权型Apriori算法在电影推荐中的应用 |
| 4.3.1 数据预处理 |
| 4.3.2 Apriori算法在电影推荐中的实现步骤 |
| 4.3.3 加权型Apriori算法在电影推荐中的实现步骤 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（2）高校学生行为挖掘分析与成绩预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 教育数据挖掘研究现状 |
| 1.2.2 成绩预测模型研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关基础理论与技术 |
| 2.1 聚类分析 |
| 2.1.1 聚类的基本概念 |
| 2.1.2 K-means算法简介 |
| 2.1.3 K-means算法的缺点 |
| 2.2 关联规则挖掘 |
| 2.2.1 关联规则基本概念 |
| 2.2.2 关联规则挖掘过程 |
| 2.2.3 关联规则挖掘算法 |
| 2.3 成绩预测 |
| 2.3.1 成绩预测技术方法 |
| 2.3.2 长短期记忆神经网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多因素改进K-means聚类算法 |
| 3.1 K-means算法改进思路 |
| 3.2 聚类数目的确定 |
| 3.3 K-means算法改进 |
| 3.3.1 迭代过程样本点的分配 |
| 3.3.2 离群点的检测 |
| 3.3.3 初始聚类中心的选取 |
| 3.4 改进算法整体描述及复杂度分析 |
| 3.5 改进算法有效性验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于改进聚类算法的学生行为分析 |
| 4.1 行为描述指标体系构建 |
| 4.1.1 数据收集 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.1.3 构建行为描述指标 |
| 4.2 学生行为聚类分析 |
| 4.2.1 消费行为聚类分析 |
| 4.2.2 规律生活行为聚类分析 |
| 4.2.3 学习行为聚类分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于Apriori算法的学生行为与学习成绩关联规则挖掘 |
| 5.1 关联规则度量指标优化 |
| 5.2 Apriori算法剪枝步优化 |
| 5.3 课程成绩间关联规则挖掘 |
| 5.4 学生行为与学习成绩间关联规则挖掘 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于Attention-Bi LSTM模型的学生成绩预测 |
| 6.1 成绩预测模型构建 |
| 6.1.1 注意力机制分析 |
| 6.1.2 结合注意力机制和Bi LSTM的成绩预测模型 |
| 6.2 实验与分析 |
| 6.2.1 实验数据 |
| 6.2.2 实验环境与度量指标 |
| 6.2.3 实验结果与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）基于Hadoop的电商平台用户数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究意义与背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据挖掘技术研究现状 |
| 1.2.2 Hadoop应用研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.3.1 电商平台用户数据挖掘目前存在的问题 |
| 1.3.2 本文的主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 电商平台下数据挖掘及关联规则算法 |
| 2.1 Hadoop集群及相关技术 |
| 2.1.1 Hadoop平台 |
| 2.1.2 分布式文件系统—HDFS |
| 2.1.3 分布式计算模型—Map Reduce |
| 2.1.4 分布式数据库—HBase |
| 2.2 关联规则分析方法 |
| 2.3 关联规则算法研究 |
| 2.3.1 关联规则算法 |
| 2.3.2 Apriori算法 |
| 2.3.3 FP-Growth算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 Hadoop平台下Apriori算法的改进及实现 |
| 3.1 Apriori算法存在的不足 |
| 3.2 Apriori算法的改进 |
| 3.2.1 改进事务项集策略 |
| 3.2.2 改进迭代次数的折半策略 |
| 3.2.3 Apriori算法与Hadoop结合 |
| 3.3 算法改进的具体流程 |
| 3.3.1 算法改进的实现 |
| 3.3.2 算法执行的伪代码 |
| 3.4 改进算法的实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 Hadoop平台下改进Apriori算法实验验证 |
| 4.1 实验准备 |
| 4.1.1 Hadoop集群环境的搭建与测试 |
| 4.1.2 数据集的获取 |
| 4.2 基于Hadoop的改进Apriori算法实验 |
| 4.2.1 算法改进的实验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 电商平台用户行为分析系统的设计与实现 |
| 5.1 数据处理 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统架构设计 |
| 5.2.2 系统流程图设计 |
| 5.2.3 系统功能模块设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的学术论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（4）基于改进Apriori算法的铁路网络安全风险分析方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外网络安全风险分析现状 |
| 1.2.2 国内网络安全风险分析现状 |
| 1.2.3 常用网络安全风险分析方法 |
| 1.2.4 网络安全风险分析现状总结 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 2 铁路网络安全风险分析方法优化研究 |
| 2.1 铁路网络安全特点及风险分析需求 |
| 2.2 铁路现行网络安全风险分析方法 |
| 2.2.1 现行风险分析方法原理 |
| 2.2.2 现行风险分析方法的局限性 |
| 2.2.3 示例分析 |
| 2.3 铁路网络安全风险分析方法优化 |
| 2.3.1 优化思路 |
| 2.3.2 算法选择 |
| 2.3.3 铁路网络安全风险分析指标体系构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 Apriori算法及其改进研究 |
| 3.1 关联规则问题描述及基本概念 |
| 3.2 关联规则术语定义 |
| 3.3 Apriori算法 |
| 3.3.1 Apriori算法计算原理 |
| 3.3.2 Apriori算法步骤 |
| 3.3.3 Apriori算法示例分析 |
| 3.3.4 Apriori算法存在的不足 |
| 3.4 Apriori算法改进 |
| 3.4.1 常见Apriori算法改进方法 |
| 3.4.2 Apriori算法改进思路 |
| 3.4.3 改进Apriori算法的关键策略及仿真验证 |
| 3.4.4 改进Apriori算法主要代码实现 |
| 3.4.5 改进Apriori算法性能分析 |
| 3.4.6 改进Apriori算法示例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 铁路网络安全风险分析方法应用研究 |
| 4.1 铁路网络安全风险分析方法 |
| 4.1.1 数据采集原则 |
| 4.1.2 数据预处理方法 |
| 4.1.3 属性关联分析方法 |
| 4.1.4 次生风险关联分析方法 |
| 4.2 某铁路单位网络安全风险分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）网上评教数据的关联规则挖掘及其在教学质量改进应用中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 基础知识介绍 |
| 2.1 数据挖掘概述 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 基本方法或步骤 |
| 2.2 关联分析概述 |
| 2.2.1 关联规则基本性质 |
| 2.2.2 Apriori算法 |
| 2.2.3 关联规则评价标准 |
| 2.3 情感分析概述 |
| 2.3.1 自然语言处理 |
| 2.3.2 文本预处理 |
| 2.3.3 文本情感分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Apriori算法的改进及其在客观评教中的应用 |
| 3.1 Apriori算法分析 |
| 3.1.1 Apriori算法示例 |
| 3.1.2 Apriori算法分析 |
| 3.2 Apriori算法改进 |
| 3.2.1 改进方法概述 |
| 3.2.2 改进算法示例 |
| 3.2.3 算法分析对比 |
| 3.3 客观评教数据预处理 |
| 3.3.1 数据组成 |
| 3.3.2 数据预处理 |
| 3.3.3 数据统计 |
| 3.4 客观评教数据关联分析挖掘 |
| 3.4.1 挖掘结果 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 主观评教分析挖掘 |
| 4.1 短文本情感分析 |
| 4.1.1 文本预处理 |
| 4.1.2 情感关键要素 |
| 4.1.3 情感分析算法 |
| 4.2 主观评教数据预处理 |
| 4.2.1 数据组成 |
| 4.2.2 数据预处理 |
| 4.2.3 数据统计 |
| 4.3 主观评教情感分析 |
| 4.4 主观评教关联分析挖掘 |
| 4.4.1 挖掘结果 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 教学评教分析系统的设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 用户角色分析 |
| 5.1.2 系统功能需求 |
| 5.1.3 系统非功能需求 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统架构设计 |
| 5.2.2 系统功能模块设计 |
| 5.2.3 数据库设计 |
| 5.2.4 系统接口设计 |
| 5.3 系统主要功能模块详细设计 |
| 5.3.1 学生用户登录和注册 |
| 5.3.2 学生课程评教和个人信息设置 |
| 5.3.3 数据导入导出和数据分析挖掘 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试概述 |
| 5.4.2 测试用例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）关联规则挖掘算法及其分布式并行化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 关联规则挖掘及分布式并行计算研究 |
| 2.1 关联规则挖掘概述 |
| 2.1.1 关联规则基本概念 |
| 2.1.2 关联规则挖掘过程 |
| 2.1.3 常用算法分析 |
| 2.2 并行计算概述 |
| 2.3 分布式并行计算技术分析 |
| 2.3.1 Hadoop框架分析 |
| 2.3.2 Spark框架分析 |
| 2.3.3 影响Spark性能的因素分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 串行关联规则挖掘算法优化 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 改进策略与算法分析 |
| 3.2.1 编码转换 |
| 3.2.2 哈希存储 |
| 3.2.3 事务压缩 |
| 3.2.4 算法分析 |
| 3.3 算法实现 |
| 3.3.1 实现细节及伪代码 |
| 3.3.2 算法实例 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于Spark的分布式并行改进算法研究 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 流程设计及优化策略 |
| 4.2.1 并行算法流程设计 |
| 4.2.2 算法优化策略 |
| 4.3 算法实现 |
| 4.3.1 数据分区与挖掘频繁1-项集 |
| 4.3.2 编码转换 |
| 4.3.3 挖掘频繁 k-项集 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 入侵检测中关联规则挖掘算法的应用 |
| 5.1 入侵检测概述 |
| 5.2 基于关联规则的规则库挖掘框架 |
| 5.2.1 框架架构 |
| 5.2.2 框架设计 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（7）基于改进BP神经网络的光伏功率短期预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 光伏发电功率预测研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 文章结构安排 |
| 第二章 光伏功率短期预测模型理论基础 |
| 2.1 神经网络理论基础 |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 人工神经网络的分类 |
| 2.1.3 人工神经网络的特点 |
| 2.2 BP神经网络 |
| 2.3 GWO算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 光伏发电原理及特性 |
| 3.1 光伏发电原理及预测概念 |
| 3.1.1 光伏发电原理 |
| 3.1.2 光伏输出功率预测概念 |
| 3.2 光伏发电功率影响因素 |
| 3.2.1 辐照度 |
| 3.2.2 温度 |
| 3.2.3 湿度 |
| 3.2.4 风速 |
| 3.2.5 风向 |
| 3.2.6 压强 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于Apriori算法的预测特征值提取 |
| 4.1 Apriori算法 |
| 4.2 基于压缩二进制编码的Apriori算法改进 |
| 4.2.1 基本概念 |
| 4.2.2 改进Apriori算法的描述 |
| 4.2.3 实例分析 |
| 4.2.4 性能分析 |
| 4.2.5 实验对比 |
| 4.3 基于改进Apriori算法光伏影响因素分析 |
| 4.3.1 数据预处理 |
| 4.3.2 基于改进Apriori算法的光伏数据关联规则挖掘 |
| 4.3.3 光伏数据预测特征值的提取 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于改进BP神经网络光伏功率预测模型 |
| 5.1 GWO-BP神经网络预测模型的建立 |
| 5.2 预测模型结构及参数的确定 |
| 5.3 实验分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间出版或发表的论着、论文 |
| 致谢 |
（8）考虑区域类型差异的高速公路事故风险识别与交通安全评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 立题背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 相关理论方法发展动态和应用现状 |
| 1.2.2 针对区域类型的高速公路事故风险和交通安全研究进展 |
| 1.2.3 基于实时交通流状态的高速公路动态安全研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究现状评述 |
| 1.3 高速公路区域类型划分依据 |
| 1.3.1 高速公路区域类型划分的必要性 |
| 1.3.2 国内外高速公路常见的分类方法 |
| 1.3.3 本文高速公路区域类型划分依据 |
| 1.4 研究内容及研究目标 |
| 1.5 论文组织结构与技术路线 |
| 2 高速公路交通事故要素与特征分析 |
| 2.1 高速公路交通安全相关研究数据概述 |
| 2.1.1 我国相关数据现状 |
| 2.1.2 美国相关数据现状 |
| 2.1.3 本文所应用数据的合理性 |
| 2.2 区域类型差异条件下的高速公路交通事故主要影响因素分析 |
| 2.2.1 驾驶人维度影响因素分析 |
| 2.2.2 车辆维度影响因素分析 |
| 2.2.3 道路维度影响因素分析 |
| 2.2.4 外部环境维度影响因素分析 |
| 2.3 高速公路交通事故时空分布规律 |
| 2.3.1 城区高速公路时空分布规律分析 |
| 2.3.2 乡区高速公路时空分布规律分析 |
| 2.3.3 山区高速公路时空分布规律分析 |
| 2.4 高速公路交通事故特征统计 |
| 2.4.1 城区高速公路事故特征统计分析 |
| 2.4.2 乡区高速公路事故特征统计分析 |
| 2.4.3 山区高速公路事故特征统计分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于关联规则挖掘的区域类型差异条件下的高速公路事故致因分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究区域介绍与数据收集处理 |
| 3.2.1 研究区域介绍与研究数据来源 |
| 3.2.2 样本数据集特征 |
| 3.2.3 样本结构设计 |
| 3.3 基于WODMI-APRIORI关联规则挖掘算法的高速公路事故风险识别方法建模 |
| 3.3.1 关联规则挖掘算法基本参数 |
| 3.3.2 关联规则分类 |
| 3.3.3 Apriori算法特性与基本步骤 |
| 3.3.4 主客观联合赋权改进的Apriori关联规则挖掘算法 |
| 3.3.5 考虑定向约束和指标赋权的多维度交互改进的Apriori关联规则挖掘算法(WODMI-Apriori) |
| 3.4 实例分析 |
| 3.4.1 不同区域类型高速公路全映射事故致因关联规则挖掘 |
| 3.4.2 不同区域类型高速公路维度交互关联规则挖掘 |
| 3.4.3 不同区域类型高速公路事故维度自相关关联规则挖掘 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 区域类型差异条件下的高速公路动态交通流状态与事故风险关系评估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究数据介绍与样本结构设计 |
| 4.2.1 数据源文件介绍 |
| 4.2.2 事故数据预处理 |
| 4.2.3 交通流数据预处理 |
| 4.2.4 病例—对照配对式样本结构设计 |
| 4.2.5 数据匹配 |
| 4.3 相关理论与研究方法 |
| 4.3.1 六级服务水平理论 |
| 4.3.2 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC) |
| 4.3.3 基于MCMC的贝叶斯方法 |
| 4.3.4 贝叶斯条件logistic回归 |
| 4.3.5 随机森林算法 |
| 4.3.6 贝叶斯logistic回归 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 不同区域类型高速公路事故风险等级分析 |
| 4.4.2 各区域高速公路事故征兆危险交通流变量识别 |
| 4.4.3 不同区域类型高速公路事故发生机理 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 区域类型差异条件下的高速公路综合交通安全水平评价 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于熵权改进的密切值法 |
| 5.2.1 密切值评价方法概述 |
| 5.2.2 信息熵赋权理论 |
| 5.2.3 基于信息熵权重优化改进的密切值评价方法 |
| 5.3 研究区域介绍 |
| 5.4 基于熵权改进密切值法的高速公路交通安全评价建模 |
| 5.4.1 评价矩阵建立 |
| 5.4.2 模型基本假设 |
| 5.4.3 评价指标数据的收集与处理 |
| 5.4.4 数值评价矩阵的建立 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.5.1 年度视角的评价指标权重计算 |
| 5.5.2 季节划分视角的评价指标权重计算 |
| 5.5.3 年度视角下的不同区域类型高速公路交通安全评价 |
| 5.5.4 季节划分视角下的不同区域类型高速公路交通安全评价 |
| 5.5.5 考虑区域类型和季节差异的全样本高速公路交通安全评价 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 缩略词注释表 |
| 附录B 交通事故源数据字段注释表 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于会话序列的推荐算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统的推荐模型 |
| 1.2.2 基于深度学习的推荐模型 |
| 1.2.3 .基于会话的推荐方法 |
| 1.2.4 推荐算法评述 |
| 1.3 研究思路和主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 基于会话序列的Apriori推荐算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Apriori算法 |
| 2.3 基于Apriori的推荐算法研究 |
| 2.3.1 Apriori算法的权重挖掘 |
| 2.3.2 基于压缩矩阵的Apriori算法 |
| 2.4 使用改进的Apriori算法进行推荐 |
| 2.4.1 实验数据 |
| 2.4.2 实验设置 |
| 2.4.3 实验结果评价指标 |
| 2.4.4 实验结果及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于会话序列的RNN推荐算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 深度学习 |
| 3.2.1 监督学习 |
| 3.2.2 梯度下降 |
| 3.2.3 反向传播 |
| 3.2.4 神经元 |
| 3.2.5 循环神经网络 |
| 3.3 数据描述 |
| 3.4 数据可视化分析 |
| 3.5 数据预处理 |
| 3.6 基于序列的推荐模型 |
| 3.7实验 |
| 3.7.1 实验设计 |
| 3.7.2 实验模型 |
| 3.7.3 预测方法 |
| 3.7.4 实验结果的评价方法 |
| 3.7.5 参数设置及结构优化 |
| 3.7.6 实验结果及分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于注意力机制的会话序列推荐模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 注意力机制 |
| 4.3 改进的注意力机制模型 |
| 4.4 基于注意力机制的序列推荐模型 |
| 4.5实验 |
| 4.5.1 实验设计 |
| 4.5.2 参数设置及结构优化 |
| 4.6 试验结果及分析 |
| (1)实验结果 |
| (2)实验结果分析 |
| 4.7 冷启动问题 |
| 4.7.1 冷启动问题的定义 |
| 4.7.2 传统推荐方法中解决冷启动问题的方法 |
| 4.7.3 基于会话序列的推荐模型解决冷启动问题的方法 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 全文总结和展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于差分隐私保护的关联规则挖掘算法的研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 2 基础理论 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.1.1 数据挖掘基本概念 |
| 2.1.2 数据挖掘的主要过程 |
| 2.2 关联规则挖掘算法 |
| 2.2.1 关联规则基本概念 |
| 2.2.2 关联规则Apriori算法 |
| 2.3 差分隐私保护技术 |
| 2.3.1 差分隐私定义 |
| 2.3.2 差分隐私的实现机制 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于Lift-Apriori DP算法的研究及应用 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 Lift-Apriori DP算法的研究 |
| 3.3 Lift-Apriori DP算法的实验与分析 |
| 3.3.1 实验环境 |
| 3.3.2 实验数据集 |
| 3.3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 基于Lift-Apriori DP算法的学生成绩分析 |
| 3.4.1 实验数据集 |
| 3.4.2 实验评价指标 |
| 3.4.3 实验参数值的设定 |
| 3.4.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 隐私保护的成绩分析系统设计与实现 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 系统功能需求分析 |
| 4.3 系统概要设计 |
| 4.3.1 系统架构设计 |
| 4.3.2 系统功能模块设计 |
| 4.3.3 系统数据库设计 |
| 4.4 系统开发环境 |
| 4.5 系统功能实现 |
| 4.5.1 管理员模块系统功能实现 |
| 4.5.2 教师模块系统功能实现 |
| 4.5.3 学生模块系统功能实现 |
| 4.6 系统测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
四、对Apriori算法的进一步改进（论文参考文献）
- [1]基于关联规则挖掘的电影推荐研究[D]. 张亮. 合肥工业大学, 2021(02)
- [2]高校学生行为挖掘分析与成绩预测方法研究[D]. 雷天奇. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [3]基于Hadoop的电商平台用户数据挖掘研究[D]. 王治博. 华北电力大学, 2021
- [4]基于改进Apriori算法的铁路网络安全风险分析方法研究[D]. 崔伟健. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [5]网上评教数据的关联规则挖掘及其在教学质量改进应用中的研究[D]. 李飞. 北京邮电大学, 2021(01)
- [6]关联规则挖掘算法及其分布式并行化研究[D]. 易志宇. 西南科技大学, 2021(08)
- [7]基于改进BP神经网络的光伏功率短期预测研究[D]. 谷鹏. 淮北师范大学, 2021(12)
- [8]考虑区域类型差异的高速公路事故风险识别与交通安全评价研究[D]. 杨洋. 北京交通大学, 2020
- [9]基于会话序列的推荐算法研究[D]. 郭栋. 北京建筑大学, 2020(08)
- [10]基于差分隐私保护的关联规则挖掘算法的研究及应用[D]. 付翠贞. 西安理工大学, 2020(01)