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使用长度递减支持度挖掘兴趣频繁模式和子空间的开题报告
1. 研究背景
在大数据时代，挖掘数据的关联规则、频繁模式甚至是子空间的信息已经变成非常重要的任务之一。但是，由于数据量越来越大，传统的挖掘方法已经无法胜任。为了解决这个问题，需要采用新的方法与模型，其中长度递减支持度（LDS）就是一种有效的方法。
LDS 其实是一种改进的 Apriori 算法，其主要思路在于对支持度进行逐渐递减的迭代，从而解决了当前传统挖掘中常常碰到的高维数据无法直接挖掘、时间复杂度高等问题。因此本文将以使用长度递减支持度挖掘兴趣频繁模式和子空间为主题，探究其优越性以及应用场景。
2. 研究目的
本文主要的研究目的是，探究使用长度递减支持度挖掘兴趣频繁模式和子空间的优越性与应用场景。具体而言，研究将会关注以下几个方面：
1. 阐述当前挖掘频繁模式和子空间时的一些主要问题，以及传统算法所面临的困境。
2. 研究并分析长度递减支持度及其优越性，在方法和效率方面得到全面解释。
3. 比较不同的算法之间的不同点和优劣，同时展示数据挖掘应用实验的具体案例。
4. 探究应用场景方面，分析长度递减支持度已经可以用于哪些比较特殊的应用领域。
3. 研究方法
本文将主要采用文献梳理法和案例研究法等手段进行研究。具体而言，将会从以下方面进行：
1. 对当前的一些应用场景进行总结，并回顾传统数据挖掘算法的实现步骤。
2. 介绍长度递减支持度的基本原理与算法步骤，重点关注其在挖掘兴趣频繁模式和子空间时的优越性，以及采用该算法能带来什么明显的贡献和效益。
3. 对比不同的算法和应用场景，展示使用不同算法挖掘数据所达到的效果，并对以敏感数据为中心的应用场景进行可行性分析。
4. 以一些实例来说明使用长度递减支持度在挖掘兴趣频繁模式和子空间时的优越性与应用场景。
4. 预期结果
通过本文的研究，以下结果将会得到实现：
1. 通过该研究，读者将可以了解到传统数据挖掘算法面临的主要问题。
2. 可以深入学习长度递减支持度在实现数据挖掘时的重要作用和优越性。
3. 可以通过对比不同算法和应用场景来推断使用该算法的适用范围和效果。
4. 通过实例来明确开发聚类和预测模型算法，从而应用于实际问题。
5. 研究意义
本文的研究对于数据挖掘的实际应用大有益处：
1. 该研究可以揭示出传统数据挖掘算法面临的问题，为改善算法提供一点有益的思考。
2. 长度递减支持度算法在挖掘兴趣频繁模式和子空间时的优越性，有助于提升最终挖掘结果的准确度，同时增强应用场景的适用性和可行性。
3. 通过本研究，能够为实际应用场景提供一些可供参考的指导，使其更快地找到在这些应用场景下长效的挖掘数据算法。
总之，本文将以长度递减支持度挖掘兴趣频繁模式和子空间为目标，深入探究其在数据挖掘领域中解决的问题、使用的可行性以及应用效果，为研究贡献自己的一份力量。