数据挖掘中关联规则的研究与应用的任务书.docx

数据挖掘中关联规则的研究与应用的任务书
任务书
一、选题背景
数据挖掘是一种通过发现数据背后的模式、关系或者规律，帮助人们做出决策的过程。而关联规则是数据挖掘领域中最为重要和热门的研究方向之一，其可以帮助我们找到数据之间存在的内在联系。关联规则挖掘的应用非常广泛，例如在市场规划、产品推荐、交通规划等方面都有很好的应用。
本课题旨在对关联规则挖掘的研究和应用进行深入的分析和探讨，掌握关联规则算法的基本原理和实现过程，设计并实现一个关联规则挖掘系统，最终应用到实际场景中进行验证。
二、研究内容
（1）学习关联规则挖掘的基本概念和原理，了解关联规则算法的分类、组合和评价指标等相关知识。
（2）研究关联规则挖掘的应用场景，分析其实现方法和效果，并结合实际情况讨论其有效性和可行性。
（3）设计并实现一个关联规则挖掘系统，包括数据预处理、关联规则挖掘算法实现和结果展示等方面的内容。要求系统能够自动识别数据中的关联规则，并按照用户需求进行筛选和展示。
（4）通过实验和案例分析，验证关联规则挖掘系统的效果和准确性，同时评估其在实际应用中的价值和可行性。
三、研究方法
（1）文献综述：对关联规则挖掘和应用领域的相关文献进行综述和分析，了解最新的研究进展和发展趋势。
（2）算法实现：设计并实现关联规则挖掘系统，主要包括数据预处理、关联规则挖掘算法实现和结果展示等方面的内容。
（3）实验分析：通过实验和应用案例分析，验证关联规则挖掘系统的效果和准确性，同时评估其在实际应用中的价值和可行性。
四、预期成果
（1）撰写一篇相关领域的综述论文，介绍关联规则挖掘的研究进展和应用领域。
（2）设计并实现一个关联规则挖掘的系统，并发布到公共代码库上。
（3）分析和验证关联规则挖掘系统的有效性和准确性，同时评估其在实际应用中的价值和可行性。
五、研究时间安排
第1-2周：文献综述和选题确定
第3-4周：系统设计和算法实现
第5-6周：系统测试和调试
第7-8周：数据分析和结果展示
第9-10周：结果分析和撰写论文
六、预期参考文献
[1]Agrawal,R.&Srikant,R.(1994).Fastalgorithmsforminingassociationrulesinlargedatabases.InProc.20thInt'lConf.VeryLargeDataBases,Santiago,Chile.
[2]Han,J.,Pei,J.,&Yin,Y.(2000).Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration.InProc.ACMSIGMODConf.onManagementofData,pp.1-12.
[3]Tan,P.,Steinbach,M.,&Kumar,V.(2013).IntroductiontoDataMining.Addison-WesleyProfessional.
[4]Wang,W.,Yang,J.,&Muntz,R.R.(1997).CLOSET:Anefficientalgorithmforminingfrequentcloseditemsets.InACMSIGMODConf.onManagementofData,pp.21-32.
[5]Wu,X.&Kumar,V.(2009).TheTopTenAlgorithmsinDataMining.ChapmanandHall/CRC.