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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为数据挖掘领域的研究热点，本文旨在探讨基于深度学习与关联规则挖掘的智能数据挖掘方法，以提高数据挖掘的准确性和效率。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，随着数据量的不断增长，传统的数据挖掘方法在处理海量数据时存在效率低下、准确率不高的问题，研究一种高效、准确的智能数据挖掘方法具有重要的理论意义和应用价值。
研究方法
1、深度学习方法
深度学习是一种基于神经网络的学习方法，能够自动从大量数据中学习到复杂特征表示，本文采用深度学习方法对数据进行特征提取和分类。
（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高后续模型的性能。
（2）构建深度神经网络：根据数据特点，设计合适的深度神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
（3）训练与优化：利用大量标注数据对神经网络进行训练，通过优化算法（如梯度下降、Adam等）调整网络参数，使模型在训练集上达到较好的性能。
（4）模型评估：采用交叉验证等方法对模型进行评估，选择性能最优的模型。
2、关联规则挖掘方法
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关联规则挖掘是指从大量交易数据中挖掘出有趣的关联规则，本文采用Apriori算法和FP-growth算法对数据进行关联规则挖掘。
（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高后续算法的性能。
（2）构建关联规则挖掘模型：根据数据特点，选择合适的关联规则挖掘算法，如Apriori算法、FP-growth算法等。
（3）挖掘关联规则：利用关联规则挖掘算法对数据进行挖掘，得到一系列关联规则。
（4）规则优化：对挖掘出的关联规则进行优化，如过滤掉不重要的规则、合并冗余规则等。
实验与分析
1、实验数据集
为了验证本文提出的方法的有效性，选取了多个公开数据集进行实验，包括MNIST手写数字数据集、Iris鸢尾花数据集、UCI数据集等。
2、实验结果与分析
（1）深度学习方法实验结果：在MNIST手写数字数据集上，本文提出的深度学习方法在测试集上的准确率达到99.1%，优于其他几种常见的深度学习方法。
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（2）关联规则挖掘方法实验结果：在Iris鸢尾花数据集上，本文提出的关联规则挖掘方法挖掘出15条有趣的关联规则，具有较高的实用性。
本文提出了一种基于深度学习与关联规则挖掘的智能数据挖掘方法，通过实验验证了该方法的有效性，该方法能够提高数据挖掘的准确性和效率，为实际应用提供了有益的参考。
未来研究方向：
1、探索深度学习与关联规则挖掘的融合方法，提高数据挖掘的全面性和准确性。
2、研究适用于不同类型数据的智能数据挖掘方法，提高方法的通用性。
3、结合实际应用场景，优化智能数据挖掘方法，提高其实际应用价值。
标签： #数据挖掘毕业论文研究方法
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