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基于兴趣度的关联规则挖掘算法研究的任务书
任务书：
任务名称：基于兴趣度的关联规则挖掘算法研究
任务概述：关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一项重要任务。在市场营销、电子商务、推荐系统等领域，关联规则挖掘可以帮助企业或者网站发现用户的购买或浏览习惯，从而提高销售和用户满意度。然而，传统的关联规则挖掘算法只考虑到项集的频繁度，没有考虑到不同项之间的兴趣度。因此，本任务旨在研究基于兴趣度的关联规则挖掘算法，以发现更有意义的关联规则。
任务要求：
1.研究关联规则挖掘的经典算法，包括Apriori算法、FP-growth算法和Eclat算法等，并分析其不足之处。
2.提出一种基于兴趣度的关联规则挖掘算法，能够更好地挖掘出用户的偏好和习惯。
3.实现提出的算法，并通过真实数据集进行实验和评估，比较其与经典算法的性能并给出分析结果。
4.撰写论文，描述提出的算法及其实验结果，并对研究的成果进行总结和分析。
任务分解：
1.综述关联规则挖掘的基础概念和经典算法。
2.分析经典算法的不足之处，探究兴趣度在关联规则挖掘中的应用。
3.提出基于兴趣度的关联规则挖掘算法，并详细叙述其实现过程。
4.采用真实数据集进行实验和评估，比较提出算法与经典算法的性能，并分析实验结果。
5.撰写论文，总结研究成果并对未来研究进行展望。
任务安排：
Week1-2：学术研究阅读及分析
阅读相关论文、书籍等学术资料，对关联规则挖掘算法及其应用进行综合分析，找出研究方向。
Week3-4：提出算法设计方案
根据分析结果，提出基于兴趣度的关联规则挖掘算法设计方案，并进行详细讨论。
Week5-8：算法编程实现及实验验证
使用Python等编程语言实现提出的算法，并对真实数据集进行实验和评估，提出算法的性能如何，是否存在改进空间。
Week9-10：论文撰写及总结
撰写论文，将研究成果进行总结并展望未来研究方向。
任务评价：
1.学术水平：对现有文献进行深入分析，并提出创新、切实可行、有用的算法设计方案。
2.编程实现能力：实现提出的算法，进行真实数据集的实验验证。
3.组织能力：按计划按时完成每周任务。
4.论文撰写能力：对研究成果进行准确清晰地陈述，并展示出研究成果的影响力和未来发展方向。