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关联规则挖掘及贝叶斯网表示研究的任务书
任务书
任务名称：关联规则挖掘及贝叶斯网表示研究
任务背景：随着互联网和大数据技术的不断发展，数据分析和挖掘已经成为了一个重要的研究领域。而在数据分析和挖掘领域中，关联规则挖掘和贝叶斯网表示方法是两个非常重要的研究方向。关联规则挖掘是指在大规模数据中寻找不同属性之间的相关性，以便为商业决策和战略制定提供支持，贝叶斯网则是一种用于表示变量之间条件依赖关系的概率图模型。
任务描述：本次任务的主要研究内容包括关联规则挖掘和贝叶斯网表示方法的研究。具体包括以下几个方面：
1.关联规则挖掘方法的研究。了解关联规则挖掘的基本概念和原理，研究不同的挖掘算法，并进行算法的比较和分析。
2.贝叶斯网表示方法的研究。了解贝叶斯网模型的基本概念和原理，研究网络结构的表示方法和参数学习、推理等问题。
3.关联规则挖掘和贝叶斯网表示方法的应用研究。了解关联规则挖掘和贝叶斯网表示方法在实际应用中的具体场景和案例，研究其应用的可行性和效果。
任务要求：完成以下任务要求：
1.搜集相关文献，对关联规则挖掘和贝叶斯网表示方法进行深入研究，对二者的联系和区别进行分析。
2.设计并实现关联规则挖掘和贝叶斯网表示方法的实验，进行结果分析和比较。
3.在应用领域中选择一个具体问题进行研究，并将关联规则挖掘和贝叶斯网表示方法应用到该问题中，研究其效果。
4.撰写任务报告，总结研究成果和结论。
任务时间：本次任务需要在两个月内完成。
参考文献：
1.Agrawal,R.,&Srikant,R.(1994).Fastalgorithmsforminingassociationrulesinlargedatabases.Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonVeryLargeDataBases,Santiago,Chile.
2.Neapolitan,R.E.(2004).LearningBayesiannetworks.Pearson/PrenticeHall.
3.Spirtes,P.,Glymour,C.,&Scheines,R.(2000).Causation,prediction,andsearch.SpringerScience&BusinessMedia.