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基于兴趣度的关联规则算法研究的任务书
任务名称：基于兴趣度的关联规则算法研究
任务目的：本任务旨在研究基于兴趣度的关联规则算法，探讨其在大数据应用中的可行性和有效性。通过该任务的研究，希望能够为数据分析、数据挖掘等领域提供一种新的思路和方法，实现对数千万级别的数据进行有效的挖掘、分析和应用。
任务内容：
1.了解关联规则算法及其应用领域，研究现有的关联规则算法（例如Apriori算法、FP-Growth算法等），并探讨其优缺点。
2.分析数据中兴趣度的概念和计算方法，研究如何将兴趣度应用到关联规则算法中，建立基于兴趣度的关联规则算法模型。
3.设计实验并进行大规模数据集的测试，通过对比基于兴趣度的关联规则算法与传统关联规则算法的效果，验证该算法模型的可行性和有效性。
4.分析结果并撰写论文，对研究成果进行总结，并提出可能的应用方向和未来的改进方向。
任务时间：3个月
任务要求：
1.熟悉数据分析、数据挖掘、统计学等相关领域的基本知识，具备良好的数学和计算机基础。
2.了解关联规则算法及其应用领域，并具有一定的算法设计和优化能力。
3.熟悉Python、Java等编程语言，了解数据处理和数据可视化的相关工具（例如NumPy、Matplotlib、Pandas等）。
4.具有良好的团队合作意识和沟通能力，能够积极参与讨论和研讨活动，提高创新和解决问题的能力。
5.熟悉学术论文写作规范，具备撰写高质量学术论文和报告的能力。
任务成果：
1.撰写一份基于兴趣度的关联规则算法研究论文，涵盖任务的研究内容和成果，结合实验结果进行分析和总结。
2.设计并实现一个基于兴趣度的关联规则算法模型，完成大规模数据集的测试和实验，得出相应的实验结果。
3.准备相关的PPT或报告，对研究成果进行汇报和分享。
4.提供相应的源代码和数据集，方便其他研究人员和学生进行查阅和使用。