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关联规则挖掘算法研究与应用的任务书
任务名称：关联规则挖掘算法研究与应用
任务目的：本任务的目的是了解关联规则挖掘算法的原理、实现方法及其在实际问题中的应用，实现关联规则挖掘算法，并基于相关数据集进行实验分析，并掌握数据挖掘技术的实际应用。
任务重点：
1.了解关联规则挖掘算法的原理、实现方法及其在实际问题中的应用。
2.研究常用的关联规则挖掘算法，包括Apriori算法、FP-growth算法等。
3.掌握数据集的处理、数据清洗等前期工作技能。
4.实现关联规则挖掘算法，并基于相关数据集进行实验分析。
5.探究关联规则挖掘算法在不同应用领域中的实际应用，如市场营销、推荐系统、医学等。
任务描述：
1.搜集相关文献，了解关联规则挖掘算法的基本原理和具体实现方法。
2.熟悉Apriori算法、FP-growth算法等经典关联规则挖掘算法，比较它们之间的优缺点。
3.使用Python或者R语言等编程工具实现关联规则挖掘算法，对不同的数据集进行实验，并对实验结果进行分析和总结。
4.选择一个具体的应用场景，如超市购物、医院就诊等，应用关联规则挖掘算法，探讨其在该领域中的实际应用价值。
5.撰写关于关联规则挖掘算法研究与应用的报告，包括算法原理、实现方法、实验结果及应用价值等。
6.在报告中，对实验结果进行分析，总结关联规则挖掘算法的局限性，并提出对该算法的改进思路和方法。
预期成果：报告一份，代码实现及数据集处理过程。（注：报告应具有学术研究规范，不少于5000字，包括封面、目录、正文、参考文献等部分；代码应注重可读性和易用性，需要附带详细的注释和说明文档，数据集需要通过可复现性验证，并在报告中给出详细说明。）