摘 要
随着信息技术的迅猛发展，大数据挖掘已成为推动社会进步和产业升级的重要技术手段。然而，传统关联规则挖掘方法在处理高维、复杂数据时存在局限性，而深度学习凭借其强大的特征提取能力为这一问题提供了新的解决思路。本研究旨在探索关联规则与深度学习的融合机制，以提升大数据挖掘的效率和准确性。为此，本文提出了一种基于深度神经网络的关联规则优化模型，该模型通过构建多层次特征表示，将深度学习的非线性映射能力与关联规则的可解释性相结合，从而实现对复杂数据模式的有效识别。实验结果表明，所提出的模型在多个实际数据集上显著提升了挖掘精度，并能够发现传统方法难以捕捉的隐含关联关系。此外，本研究还设计了一种自适应参数调整算法，进一步增强了模型的鲁棒性和泛化能力。关键词：大数据挖掘；深度学习；关联规则
目 录
摘 要 I
1 绪论 1
1.1 大数据挖掘的研究背景与意义 1
1.2 关联规则与深度学习的融合现状 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
2 关联规则在大数据挖掘中的应用分析 3
2.1 关联规则的基本原理与算法 3
2.2 大数据环境下的关联规则挑战 3
2.3 高效关联规则挖掘的技术优化 4
2.4 实际案例中的关联规则应用 4
3 深度学习在大数据挖掘中的作用探讨 6
3.1 深度学习的核心机制与优势 6
3.2 深度学习在大数据场景中的适应性 6
3.3 深度学习模型的选择与优化策略 7
3.4 深度学习驱动的大数据挖掘实践 7
4 关联规则与深度学习的融合方法研究 9
4.1 融合框架的设计与构建思路 9
4.2 数据预处理与特征提取的协同优化 9
4.3 融合算法的性能评估与改进方向 10
4.4 融合技术的实际应用场景分析 10
结 论 12
参 考 文 献 13
致 谢 14
