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基于关联规则的数据挖掘算法研究的任务书
任务书
一、任务概述
数据挖掘作为一种快速有效的数据分析方法，在互联网时代得到了广泛的应用。关联规则是数据挖掘领域中最为经典的算法之一，被广泛应用于市场分析、商业智能领域中的商品推荐、交叉销售、广告投放等数据分析和业务决策场景中。
本次任务旨在研究基于关联规则的数据挖掘算法，并从学术和实践角度探究关联规则算法的原理、应用场景及其实现。
二、任务要求
1.研究关联规则算法的基本原理，掌握Apriori算法及FP-Growth算法的基本概念、思路和实现方式。
2.了解关联规则算法在市场分析、商业智能领域等实践场景中的应用，并调研相关案例。
3.实现Apriori算法和FP-Growth算法，并将算法应用到一个实际的数据集中，分析数据集中的关联规则，同时评估两种算法的效率及适用性。
4.撰写一份数据挖掘报告，对数据挖掘结果进行解释。同时，结合本次任务研究的内容，探讨关联规则算法在实践中的应用和拓展方向。
三、任务流程
1.研究关联规则算法的基本原理。
2.了解关联规则算法在市场分析、商业智能领域等实践场景中的应用。
3.调研相关案例，并选定一个实际的数据集作为算法实现的对象。
4.实现Apriori算法和FP-Growth算法，并应用到数据集中，分析其中的关联规则。
5.对比两种算法的效率及适用性。
6.撰写数据挖掘报告，对数据挖掘结果进行解释和分析，结合学术研究和实践场景，探讨关联规则算法的应用和拓展方向。
四、任务要求
任务提交时间：XXX年XX月XX日。
1.报告包含以下内容：
-论文封面
-中英文摘要
-引言
-关联规则算法原理介绍
-相关案例调研及数据集选取
-Apriori算法和FP-Growth算法的实现方式及分析
-两种算法效率及适用性比较分析
-结果解释和分析
-关联规则算法应用和拓展方向探讨
-参考文献
2.过程文件：
-学习笔记
-代码实现
-数据集
五、评分标准
1.报告书写规范，结构清晰，表述准确，条理清晰——30分。
2.关联规则算法原理介绍清晰，相关概念描述到位——10分。
3.相关案例调研和数据集选取充分——10分。
4.Apriori算法和FP-Growth算法实现方式清晰，运行效率及适用性比较到位——20分。
5.结果解释和分析充分，论述深入——20分。
6.关联规则算法应用和拓展方向探讨精准——10分。
6.学习笔记、代码实现和数据集完整性满分——10分。
总分：100分。