1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
本课题的意义、国内外研究概况、应用前景等（列出主要参考文献）意义：数据挖掘技术可以用来支持商业智能应用和决策分析，例如顾客细分、交叉销售、欺诈检测、顾客流失分析、商品销量预测等等，目前广泛应用于银行、金融、医疗、工业、零售和电信等行业。
数据挖掘技术的发展对于各行各业来说，都具有重要的现实意义。
国内外发展概况及应用前景：国内：与国外相比，国内对dmkd的研究稍晚，没有形成整体力量。
2. 研究的基本内容和问题
研究的目标、内容和拟解决的关键问题研究目标：具体实现apriori、fp-growth及eclat算法，对算法进行验证分析主要有以下几个目标：1、 深入了解各个算法思想；2、 算法的代码实现；3、 对各个算法进行测试并进行对比；4、 将对比结果直观的表现出来并对各个算法进行具体的分析比较。
研究内容：这次所要做的算法是基于关联规则的数据挖掘算法，算法主要包括apriori算法、fp-growth算法以及eclat算法，这三个算法是关联规则中具有代表性的算法。
在进行验证时，对mushroom、accidents、t10i4d100k 三个数据集做频繁模式挖掘实验，设定不同的阈值，对比不同算法挖掘频繁模式的时间与结果。
3. 研究的方法与方案
研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析研究方法：1、 通过查阅书籍资料以及网上搜寻相关论文资料做好前期准备；2、 结合相关资料，了解算法的思想与步骤；3、 编写具体代码，实现算法；4、 对不同的算法进行测试；5、 将各个算法的结果显示；6、 对不同的算法进行比较与分析；7、 将分析结果系统整理。
可行性分析：用于测试的mushroom、accidents、t10i4d100k 三个数据集被广泛用于频繁模式挖掘，accidents与mushroom数据集较小，数据稠密，而t10i4d100k数据集较大，频繁项集较分散，是一个稀疏型的数据集；通过对三个数据集的数据挖掘的结果与时间进行分析与比较，从而看出不同的算法的更适于何种数据集及各种算法的优缺点分析。
开发环境拟采用my eclipse10.0及以上版本，都为现阶段被大量使用的开发环境，易于该系统的开发以及之后答辩时的展示和使用。
4. 研究创新点
特色或创新之处1、 可以清楚的显示算法的执行结果及时间；2、 方便对算法进行对比与分析。
5. 研究计划与进展
研究计划及预期进展12.20之前前期资料搜集，开题报告书写12.20-1.20 系统学习数据挖掘1.20-2.20三个算法的思想学习并设计实现算法步骤2.20-3.20将算法的代码实现完成3.20-4.01对不同的算法进行比较与分析
