基于Python的实现Apriori算法的频繁模式挖掘 毕业论文+项目源码及数据

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目录1. 实验综述 12. 实验原理 12.1 Apriori算法原理 22.2 Apriori算法性能 33. 实验环境搭建及运行 33.1 Gutenburg数据集的模式挖掘 33.2 DBLP数据集 34. 实验结论 -- GutenBerg -- 林肯演讲集：挖掘常用词共同出现 44.1 Sentence模式：以句子作为Basket进行挖掘 44.2 推广！Paragraph模式：以段落作为Basket进行挖掘 84.3 推广！选取多个最小支持度 115. 实验结论 -- DBLP -- 论文团队与主题 125.1 问题描述及数据集选取 125.2 任务1 -- 寻找活跃支持者 135.3 任务2 -- 寻找团队 135.4 任务3 -主题与团队 136. 算法性能分析 146.1 针对Sentence模式的时间复杂度实证研究 146.2 效率改进--多支持度 147. 试验总结 151.实验综述关联分析常常用于从大规模数据库中寻找元素的隐含关系，是数据仓库中数据挖掘的最常用的方法。本实验旨在实  现基本的数据挖掘算法（Apriori算法），选取部分数据集数据进行挖掘。在探寻数据隐含关系的同时，试图评估数   据挖掘算法的性能和特性。本报告主要包括以下部分：1.实验原理（包括算法详细描述、算法特点等）2.实验环境搭建（数据集的选取、挖掘的问题、编程环境简述）3.实验发现4.算法性能分析本报告的核心亮点：1.实现了Apriori算法，并对算法效率进行了实证性研究，应用了潜在解决方案。2.进行了多粒度的数据挖掘（选取了句子和段落作为两种篮子，并比较二者区别）。3.探索了多个支持度值的应用可能。4.进行了多数据集的应用（GutenBerg &&DBLP），对每个数据集进行了多个问题多个角度的研究探讨。