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基于图的关联规则挖掘算法研究的任务书
一、研究背景
随着互联网的发展，数据量正在爆炸式增长，并且这些数据中蕴含着大量的信息和知识，如何有效地从中挖掘出有价值的信息和知识成为了一个重要的研究方向。关联规则挖掘是一种非常重要的数据挖掘技术，可以通过发现数据集中项之间的关联模式来获取有价值的信息。许多传统的关联规则挖掘算法都是基于事务数据集、属性值或者序列数据的，但是对于一些基于图的数据集，这些传统的算法并不适用。因此，基于图的关联规则挖掘算法研究具有重要意义和实际应用价值。
二、研究目的
本研究的目的是提出一种基于图的关联规则挖掘算法，并通过实验验证该算法的实际效果。具体来说，需要完成以下几个任务：
1.综述目前已有的基于图的关联规则挖掘算法，并分析其优缺点。
2.提出一种新的基于图的关联规则挖掘算法，包括算法流程、数据结构和核心算法实现等。
3.测试和验证所提出的算法，包括实验数据选择、实验方案设计和实验结果分析等。
三、研究内容
1.综述基于图的关联规则挖掘算法
本部分需要对现有的基于图的关联规则挖掘算法进行综述，包括但不限于以下几个算法：
-Subdue算法
-FSG算法
-gSpan算法
-Gaston算法
-FANMOD算法
需要对这些算法的原理、优缺点以及应用场景进行分析总结。
2.提出基于图的关联规则挖掘算法
本部分需要根据前面的综述结果，提出一种新的基于图的关联规则挖掘算法。具体来说，需要完成以下几个任务：
-确定算法使用的数据结构和需要用到的核心算法
-设计算法流程，阐述算法的核心思想和实现过程
-在具体实现中，需要考虑如何优化算法的时间效率和空间效率
3.测试和验证所提出的算法
本部分需要针对所提出的算法进行测试和验证，预计包括以下几个任务：
-选择适当的实验数据集，并进行预处理
-设计实验方案，并调整算法的参数
-实现算法，并对实验结果进行分析和比较
四、研究意义
本研究将会有以下意义：
-提出一种基于图的关联规则挖掘算法，填补了相关领域的研究空白，同时该算法有望为广大领域的数据挖掘工作者提供有价值的创新思路和思维模式。
-通过测试和验证，能够展示所提出算法的实现效果，从而验证其可行性和实用性，为实际应用提供有力的支持和保障。
-进一步推动数据挖掘领域的发展，为探索数据挖掘领域的更深入层面打下坚实的理论和应用基础。同时还为实现人类在大数据时代的胜利伟业提供了有力的技术支持和保障。