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关联规则挖掘算法的研究与应用的任务书
一、任务背景
关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个研究方向，其主要目标是从数据集中发现项集之间的相关性。通过挖掘关联规则，可以发现多个商品之间的关联性，进而为商家提供相应的商品推荐策略，提高商品销量。
二、任务要求
1.研究关联规则挖掘算法的原理和流程，在已有算法的基础上，尝试提出改进算法；
2.设计实验并实现算法，对若干个数据集进行关联规则挖掘；
3.对实验结果进行统计和分析，比较不同算法的性能和有效性；
4.基于实验结果，指导商家使用关联规则挖掘技术实施商品推荐等业务策略。
三、具体任务
1.调研并综述关联规则挖掘算法的发展历程、研究现状和应用领域；
2.研究常见的关联规则挖掘算法，如Apriori、FP-growth等，对其原理、流程、优缺点等方面进行分析；
3.针对已有算法的不足，提出改进算法并论证其有效性；
4.设计实验并实现算法，对多个数据集进行关联规则挖掘；
5.对实验结果进行统计和分析，包括各算法的时间和空间复杂度、发现的规则数量和质量等方面；
6.在实验结果的基础上，论述关联规则挖掘的应用前景和实践价值，为商家提供可行的推荐策略。
四、预期成果
1.原创性的改进算法及其论文，并在代表性数据集上进行实验，结果统计与分析；
2.面向商家的关联规则挖掘应用方案，包括推荐策略、数据处理等，介绍其实施效果和商业价值；
3.研究成果的报告书，包括综述、算法设计、实验结果、总结等部分，体现出研究的创新和完整性。