可拓学在关联规则数据挖掘中的应用研究的任务书.docx

可拓学在关联规则数据挖掘中的应用研究的任务书
任务书
一、研究背景
关联规则数据挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向，而可拓学作为一种新兴的数学理论，也逐渐被引入到数据挖掘中。可拓学主要研究基于模糊集的集合拓扑结构和拓扑学的性质，可以用来描述不确定性、模糊性和复杂性等问题。因此，将可拓学应用于关联规则数据挖掘中，有望提高数据挖掘的效率和准确度。因此，本研究旨在探讨可拓学在关联规则数据挖掘中的应用。
二、研究内容
1.初步了解关联规则数据挖掘
2.深入学习可拓学理论和方法，了解其在数据挖掘领域中的应用
3.研究基于可拓学理论的关联规则数据挖掘算法，包括数据预处理、关联规则挖掘和结果解释等方面的内容
4.实验验证算法的可行性和准确度，比较与传统算法的效果
三、研究目标
1.深入探讨可拓学在关联规则数据挖掘中的应用，为数据挖掘技术的发展提供新思路和方法
2.设计一种基于可拓学的关联规则数据挖掘算法，提高数据挖掘准确度和效率
3.通过实验验证算法的可行性和效果，并与传统算法进行比较，为业界提供参考和借鉴
四、研究方案
1.文献阅读：深入了解关联规则数据挖掘和可拓学理论，挖掘其在数据挖掘领域中的互动关系。
2.算法设计：设计基于可拓学的关联规则数据挖掘算法，包括数据预处理、关联规则挖掘和结果解释等方面的内容。
3.实验验证：结合具体数据集进行实验验证，比较并分析算法的准确度和效率。
4.撰写论文：按照学校的学位论文撰写要求，撰写具体的论文。
五、进度安排
第一学期：
1-2周：完成文献阅读，了解关联规则数据挖掘和可拓学理论。
2-4周：深入学习可拓学理论和方法，了解其在数据挖掘领域中的应用。
第二学期：
1-8周：研究基于可拓学理论的关联规则数据挖掘算法，包括数据预处理、关联规则挖掘和结果解释等方面的内容。
9-12周：完成实验验证，比较并分析算法的准确度和效率。
第三学期：
1-12周：撰写论文，进行讨论和修订。
六、参考文献
[1]胡志恒,蒲世进,韦国玲.关联规则数据挖掘研究综述[J].计算机科学,2006,33(7):13-19.
[2]倪金凤,郑谊明.可拓学基础[J].数学进展,2003,32(3):270-281.
[3]杨维严,杨新英.可拓学简介及其在数据挖掘中的应用[J].中国图书馆学报,2011,37(6):49-63.
[4]ZhangW,ZhangY,ZhangR,etal.Afuzzyroughsetbasedmethodforminingquantitativeassociationrules[J].InternationalJournalofApproximateReasoning,2011,52(5):600-611.