پروپوزال توسعه الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی استخراج قوانین انجمنی در داده‌های کلان

پروپوزال توسعه الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی استخراج قوانین انجمنی در داده‌های کلان

پروپوزال توسعه الگوریتم‌های تکاملی برای بهینه‌سازی استخراج قوانین انجمنی در داده‌های کلان، به بررسی و طراحی الگوریتم‌هایی می‌پردازد که می‌توانند به طور مؤثر و کارآمد، قوانین انجمنی را از مجموعه داده‌های بزرگ استخراج کنند. با توجه به حجم بالای داده‌ها در دنیای امروز، استفاده از روش‌های سنتی برای استخراج قوانین انجمنی به دلیل زمان‌بر بودن و نیاز به منابع زیاد، کارایی لازم را ندارد. بنابراین، الگوریتم‌های تکاملی می‌توانند راه‌حل مناسبی برای این چالش ارائه دهند.

توضیحات:

هدف: این تحقیق به دنبال طراحی و توسعه الگوریتم‌های تکاملی است. که بتوانند فرآیند استخراج قوانین انجمنی را در مجموعه داده‌های بزرگ بهینه‌سازی کنند و دقت و کارایی این فرآیند را افزایش دهند.

روش‌شناسی:
استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی و سایر روش‌های تکاملی برای شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها و استخراج قوانین انجمنی.
پیاده‌سازی تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی و انتخاب ویژگی به منظور کاهش ابعاد داده‌ها و افزایش سرعت پردازش.
ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های پیشنهادی با استفاده از مجموعه داده‌های واقعی و مقایسه آن‌ها با روش‌های سنتی استخراج قوانین انجمنی.

کاربردها: نتایج این تحقیق می‌تواند در حوزه‌هایی مانند تحلیل سبد خرید، سیستم‌های توصیه‌گر، و کشف الگوهای رفتاری در داده‌های کلان مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این الگوریتم‌ها بتوانند بهبود قابل توجهی در دقت و سرعت استخراج قوانین انجمنی ایجاد کنند و همچنین توانایی شناسایی الگوهای پیچیده‌تر را داشته باشند.
این موضوع نه تنها بر روی بهینه‌سازی استخراج قوانین انجمنی تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه داده‌کاوی نیز می‌پردازد.