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数据挖掘中的关联规则的研究与应用的任务书
任务书
1.任务背景
数据挖掘是应用数学、计算机科学、统计学等方法，从大量数据中发掘、提取出有价值知识的过程。其中，关联规则挖掘是数据挖掘中的重要研究领域之一，是发现数据集中不同属性之间相关性的方法。它的应用范围广泛，如市场营销、生产制造、医疗卫生等领域，得到了广泛的应用和研究。本次任务旨在通过对关联规则挖掘的研究与应用，深入掌握该领域的基本理论与算法，同时将其应用于实际问题中。
2.任务要求
2.1.研究关联规则挖掘的基本理论、方法和算法，掌握其核心原理、关键步骤和优化策略。
2.2.熟悉关联规则挖掘的常见应用场景，如协同过滤、电商推荐、关联分析等，了解其在实际问题中的价值和局限性。
2.3.综合运用所学理论和算法，选择一组适当的数据集进行分析和建模。首先对数据的质量进行评估和清理，然后进行关联规则的挖掘和分析。
2.4.基于关联规则挖掘的结果，探究不同属性之间的关系和规律，提出有效的改进措施和建议。同时，对挖掘结果的准确性和稳定性进行评估和分析，检验关联规则挖掘算法的优劣和性能。
3.实施方案
3.1.学习基本理论和算法，阅读相关文献和教材，参考公开数据集，完成算法实现和代码编写。
3.2.选择适当的数据集，进行数据预处理和清洗，确保数据的可用性和准确性。然后将数据导入到关联规则挖掘算法中，进行模型训练和数据分析。
3.3.结合实际问题，对挖掘结果进行分析和解释，提出有效的建议和改进措施。同时，对算法的性能和准确性进行评估与比较，探究其优劣和适用性。
4.预期成果
4.1.完成关联规则挖掘的研究和应用任务，掌握其基本理论和算法，了解常见的应用场景和工具软件。
4.2.选择适当的数据集，通过数据预处理和挖掘分析，得到有效的结果和结论，提供有用的建议和改进措施。
4.3.撰写实验报告，清晰表达学习和实践过程，详细解释结果和结论，力求准确和清晰。
5.时间安排
5.1.第一周：学习关联规则挖掘的基本概念和算法，阅读相关文献和教材。
5.2.第二周：选择合适的数据集，进行数据预处理和清洗。
5.3.第三周：将数据导入关联规则挖掘算法中，进行模型训练和数据分析。
5.4.第四周：对挖掘结果进行分析和解释，提出有效的建议和改进措施。
5.5.第五周：撰写实验报告和制作PPT，准备答辩。
6.参考文献
1.TanPN，KumarV，SteinbachM.数据挖掘导论[M].机械工业出版社，2015.
2.HanJ,PeiJ,KamberM.数据挖掘——概念与技术[M].机械工业出版社,2012.
3.AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[C]//Proc.the20thint.conferenceonverylargedatabases(VLDB).1994:487-499.