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基于负关联规则分类技术的研究的任务书
一、研究背景
在数据挖掘领域中，关联规则是应用较为广泛的技术之一。关联规则可以揭示数据集中的潜在关联关系，帮助人们对大量数据进行分类和分析，从而更好地理解和预测数据。在关联规则的基础上，出现了一种新的技术——负关联规则，其可以将具有相反意义的规则进行关联和挖掘，拓展了关联规则的应用范围。
本研究旨在探讨基于负关联规则分类技术的研究，研究的重点是负关联规则分类技术的实现和应用。通过研究负关联规则分类技术，可以更好地发挥关联规则的应用效果，为数据挖掘领域提供新的思路和方法。
二、研究目的与内容
1.研究目的
(1)探讨负关联规则的理论基础，探究其与关联规则的异同。
(2)分析负关联规则分类技术的实现方法和实现过程。
(3)研究负关联规则分类技术的应用，深入挖掘其在数据分析和分类领域中的潜在应用。
(4)验证负关联规则分类技术在实际应用中的效果，比较其与其他分类技术的优劣。
2.研究内容
(1)物理含义及统计学意义：分析负关联规则的定义、性质和刻画，明确统计学上的含义。
(2)实现方法：介绍负关联规则分类技术的实现方法，包括数据预处理、划分训练集和测试集、模型构建、参数优化和预测等。
(3)研究应用：通过实例分析负关联规则分类技术在数据挖掘中的应用情况和效果。
(4)效果比较：将负关联规则分类技术与其他分类技术进行比较分析，评估其优劣和适用范围。
三、研究方法
本研究采用文献调研、案例分析、数学模型建立、实验验证等方法进行研究。首先，通过文献调研和归纳总结现有相关研究成果，了解负关联规则分类技术的理论基础和研究现状。其次，通过案例分析，深入了解负关联规则分类技术在数据挖掘和分类领域中的应用情况和效果。其后，建立数学模型，对负关联规则分类技术进行形式化描述和优化。最后，通过实验验证，比较负关联规则分类技术与其他分类技术的优劣和适用范围。
四、研究意义
本研究探究基于负关联规则分类技术的相关问题，具有以下研究意义：
(1)拓展关联规则应用领域，丰富数据挖掘技术的应用方法。
(2)探索负关联规则分类技术的实现和应用，为数据挖掘领域提供新的思路和方法。
(3)实验验证负关联规则分类技术的优劣和适用范围，区分其与其他分类技术的差异和优势。
(4)借鉴负关联规则分类技术的理论基础和实践方法，为相关领域的实际问题提供参考。
五、研究进度安排
1.第一阶段（一个月）：调研负关联规则的理论基础和分类技术实现方法。
2.第二阶段（一个月）：案例分析负关联规则分类技术在数据挖掘领域的实际应用情况和效果。
3.第三阶段（两个月）：建立数学模型，对负关联规则分类技术进行形式化描述和优化。
4.第四阶段（两个月）：实验验证，比较负关联规则分类技术与其他分类技术的效果和优劣。
5.第五阶段（一个月）：总结研究成果，撰写论文并进行答辩和评审。
六、参考文献
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