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关联规则中的Apriori算法的研究与改进的任务书
任务书
一、任务目的
本次任务的主要目的是研究关联规则中的Apriori算法，并对其进行改进，以提高算法的效率和准确率。通过该任务，可以加深对数据挖掘和机器学习领域的理解和掌握，并提高其应用能力。
二、任务内容
1.了解关联规则
（1）了解什么是关联规则
（2）掌握关联规则的基本概念，如支持度、置信度、提升度等
2.研究Apriori算法
（1）掌握Apriori算法的原理和流程
（2）了解Apriori算法的思想基础
3.改进Apriori算法
（1）分析Apriori算法的不足之处，如时间复杂度过高、占用空间过大等问题
（2）对Apriori算法进行改进，提出可行的方案，以提高算法的效率和准确率
4.编程实现
（1）使用Python语言编写改进后的Apriori算法，并测试其准确率和效率
（2）将改进后的算法与原算法和其他经典算法进行比较
5.撰写论文或报告
（1）撰写一份关于Apriori算法的研究报告或论文
（2）报告或论文内容应包括算法原理、改进方案、实现过程、测试结果与对比分析等
三、任务要求
1.任务难度：中等
2.时间安排：4周
3.任务完成情况要求：
（1）认真阅读相关文献和资料，确保对关联规则和Apriori算法有深刻的理解和掌握
（2）对Apriori算法进行改进，提出可行的方案，并在实现过程中注重代码可读性和程序的稳定性
（3）论文或报告应完整准确地反映研究中所遇到的问题、解决办法和结果
（4）所提出的改进方案应有理论支撑，并在实验中得到验证
（5）本任务需要严谨的科学态度和创新思维
四、任务成果要求
完成本任务需要提交以下成果：
1.完整的改进后的Apriori算法代码
2.测试结果与对比分析报告
3.论文或报告
五、参考文献
[1]RakeshAgrawal,RamakrishnanSrikant,etal.Fastalgorithmsforminingassociationrules.In:Proceedingsofthe20thInternationalConferenceonVeryLargeDatabases(VLDB),Santiago,Chile,September1994.
[2]JianPei,JiaweiHan,etal.Miningsequentialpatternsbypattern-growth:ThePrefixSpanapproach.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2004,16(11):1424–1440.
[3]ShoTsugawa,TakanobuOtsuka,etal.Efficientminingofhighutilityitemsetsfromlargedatabases.In:Proceedingsofthe2009SIAMInternationalConferenceonDataMining(SDM2009),Sparks,Nevada,USA,April2009.