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基于待与项集的频繁项集挖掘算法的研究的任务书
任务书
一、任务背景
数据挖掘技术已成为信息领域的重要研究领域之一，频繁项目集挖掘是其中的一个核心问题。频繁项集是指共同出现的频率超过预设阈值的一组项集，频繁项集挖掘可以有效地从大规模数据中提取出有意义的信息。近年来，随着大数据时代的到来，对于高效、准确地挖掘频繁项集提出了更高的要求。而通过建立一个待与项集的频繁项集挖掘算法来实现的效果也越来越被人们所重视。
二、研究目的
本课题旨在针对待与项集的频繁项集挖掘算法进行深入研究，探索其在大规模数据挖掘中的应用。具体来说，通过对频繁项集挖掘算法的原理、性质、算法和实现等方面的分析，提高数据的挖掘效率和准确性，并在这个基础上深入探讨待与项集算法的优缺点。最终达到提高数据挖掘的效果及研究数据挖掘技术的发展和应用水平的目的。
三、主要研究内容
1.频繁项集挖掘算法的基本原理和特性进行分析。包括但不限于：关联规则挖掘与频繁项集挖掘的关系，频繁项集挖掘的定义和特性，频繁项集挖掘算法的类别和应用场景等方面进行分析。
2.研究各种频繁项集挖掘算法，包括常见的Apriori、FP-growth、Eclat、PrefixSpan等算法，并对比分析它们的优劣势及适用范围。
3.分析待与项集算法的优点和缺点，并在实验中进行具体比较成果，以便更直观地了解待与项集算法的研究价值和深入程度。
4.提出待与项集算法的改进策略，结合实际应用环境，在算法中引入相关优化方法和创新点。
5.利用已选用的算法，挖掘出大量的频繁项集，并分析这些项集的实际应用价值以及所蕴含的潜在信息。
四、预期成果
1.完整的待与项集的频繁项集挖掘算法的研究报告，包括相关算法的示意图、分析结果、实验图表等，并提出具有实用性的改进方案。
2.经过实验证明待与项集算法的优越性，并对于改进后的算法进行实际示范。
3.实践能力和运用能力的大量提升，具备在数据挖掘领域的探索能力和工程应用实践能力。
五、研究计划进度
时间节点|完成内容|考核方式
-|-|-
第1-2周|阅读相关文献，分析算法的原理和应用场景|常规讨论
第3-4周|研究各种频繁项集挖掘算法并比较，初步了解待与项集算法|常规讨论
第5-6周|逐步分析待与项集算法及其优缺点，并进行初步实验|中期答辩
第7-8周|优化待与项集算法，对实验成果进行评估和总结|中期答辩
第9-10周|方案实现及代码的完善，对结果进行系统性分析|中期答辩
第11-12周|研究总结及撰写项目报告|论文答辩
六、参考文献
1.TanP-N,SteinbachM,KumarV.数据挖掘方法与应用(第二版)[M].电子工业出版社,2008.
2.AgrawalR,SrikantR.Fastalgorithmsforminingassociationrules[C]//Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonVeryLargeDataBases-Volume1215.VLDBEndowment,1994:487-499.
3.HanJiawei,KamberMicheline.数据挖掘:概念与技术[M].机械工业出版社,2006.
4.JinY,WangW,YangL,etal.Efficientalgorithmforminingfrequentitemsetsovertheentirehistoryofdatastreams[J].Knowledge-BasedSystems,2016,105:65-78.
5.LiangX,LuoH,ZhangJ,etal.APeriodicPatternMiningAlgorithmBasedonKMPforCallDetailRecords[C]//2018IEEEInternationalConferenceonComputationalScienceandEngineering(CSE).IEEE,2018:355-361.