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基于关联规则的推荐算法研究与应用的任务书
任务书
一、课程信息
课程名称：基于关联规则的推荐算法研究与应用
学时：32学时
学分：2学分
课程性质：选修
二、课程简介
随着数据时代的到来，人们对于数据的处理与分析的需求日益增长。推荐系统作为数据分析领域中的一个热门方向，已经被广泛应用于各个领域中。基于关联规则的推荐算法则是推荐系统中的一种成熟算法，具有简单易懂、易于实现等特点，在超市、网站、社交等多个领域都得到了应用。本课程将介绍基于关联规则的推荐算法的基础知识，包括数据预处理、关联规则挖掘、推荐模型构建等方面，并结合实际案例分析，深入探讨其应用思路。
三、教学目标
1.掌握基于关联规则的推荐算法的基本原理和重要概念。
2.学习如何进行数据预处理和关联规则挖掘，能够熟练使用关联规则挖掘工具。
3.熟练掌握推荐模型构建和评价的基本技术，了解常见推荐模型的优缺点。
4.通过案例学习，学会将基于关联规则的推荐算法应用于实际问题中。
四、教学内容
第一章基础知识
1.推荐系统基础概念与发展历程
2.基于关联规则的推荐算法概述
第二章数据预处理和关联规则挖掘
1.数据预处理
2.关联规则挖掘
3.关联规则可视化
第三章推荐模型构建
1.基于关联规则的推荐模型
2.基于协同过滤的推荐模型
3.基于内容过滤的推荐模型
第四章推荐模型评价
1.离线评价
2.在线评价
3.推荐系统的评估指标
第五章应用案例分析
1.超市商品推荐
2.网站新闻推荐
3.社交平台用户推荐
五、教材
1.《推荐系统实践》邹博，李锐
2.《机器学习》周志华
3.《数据挖掘导论》陈航
六、考核方式
1.平时成绩：出勤、课堂表现、作业60%
2.期末考试：40%
七、教学方法
1.前置知识阐述：每一章开头介绍前置知识，使得学生可以有一个连贯的理解。
2.理论教学：注重理论分析，重点强调算法原理及实现方法。
3.实践教学：利用关联规则挖掘工具等相关工具进行案例分析与练习。
4.网络教学：利用网络资源，提供参考资料和习题解答等内容。
五、参考文献
1.刘洋.推荐系统实践[M].人民邮电出版社,2017.
2.周志华.机器学习[M].清华大学出版社,2016.
3.TanP-N,SteinbachM,KumarV.Introductiontodatamining[C]//IntroductiontoDataMining.AddisonWesley,2005:1-769.